【摘 要】
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针对高维数据的聚类过程不够直观、聚类结果也不易解释的问题,本文提出了一种基于改进雷达图的交互式可视化聚类方法。首先对传统雷达图进行了改进,采用熵权法确定数据的主要
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,中国环境管理干部学院信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60970073）
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针对高维数据的聚类过程不够直观、聚类结果也不易解释的问题,本文提出了一种基于改进雷达图的交互式可视化聚类方法。首先对传统雷达图进行了改进,采用熵权法确定数据的主要特征和属性排列,在去掉非主要特征基础上采用以极径表示属性值,以属性权重确定极角的改进雷达图进行数据可视化来突出数据的主要特征;然后采用改进的k-means算法对平面上的点集进行聚类,该改进算法不需事先给定簇的个数,能够依据密度和距离对初始中心进行优化,且在聚类过程中可交互调整参数,并使用不同颜色来区分不同类别,方便观察聚类过程和结果;最后通过仿真
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