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针对传统的划分聚类算法不能够发现任意形状的簇的缺点,引入一种能够有效反映样本间相似度的距离度量——基于路径的距离度量,并设计了一种能够反映类内样本相似度大、类间样本相似度小的目标准则函数.实验表明,本文提出的基于路径划分的聚类算法与传统的k均值算法相比具有更好的聚类效果.
一种基于路径的划分聚类算法
【摘 要】
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针对传统的划分聚类算法不能够发现任意形状的簇的缺点,引入一种能够有效反映样本间相似度的距离度量——基于路径的距离度量,并设计了一种能够反映类内样本相似度大、类间样
【机 构】
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西安理工大学理学院
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2011年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60971127);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(09Jk611);西安理工大学校博士启动金资助项目(108-210905)
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