【摘 要】
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本文针对传统的基于相似性的层次聚类算法存在的两个问题(相似性度量中方向信息的丢失和算法的适应能力弱)提出了一种带有信息反馈的凝聚层次聚类算法.首先将无法预知的复杂数据结构描述成3个基本的结构特征单元,并对其进行建模构建一种相似性度量定义的泛型和一种凝聚的层次聚类算法.在凝聚的层次聚类算法中加入类信息的反馈机制,并在不同阶段对相似性定义的泛型进行具体化,充分利用数据点对之间的方向信息和距离信息进行聚
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本文针对传统的基于相似性的层次聚类算法存在的两个问题(相似性度量中方向信息的丢失和算法的适应能力弱)提出了一种带有信息反馈的凝聚层次聚类算法.首先将无法预知的复杂数据结构描述成3个基本的结构特征单元,并对其进行建模构建一种相似性度量定义的泛型和一种凝聚的层次聚类算法.在凝聚的层次聚类算法中加入类信息的反馈机制,并在不同阶段对相似性定义的泛型进行具体化,充分利用数据点对之间的方向信息和距离信息进行聚类.该聚类算法主要有两大优势:(i)算法的适应能力较强,不需要假设的前提下可以处理无法预知的复杂数据结构
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