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为提高金融业务数据集上的聚类质量和聚类效率，提出簇的直径、簇间的相似度这2个概念。利用距离尺度降维的中心距序降维法，将多维数据降至一维，在一维上利用自适应排序聚类算法ASC聚类。该算法和传统的Cobweb算法、K—means算法做对比，实验表明该方法能提高簇间相似度，最大提高200％。
基于中心距序降维的聚类算法
【摘 要】
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为提高金融业务数据集上的聚类质量和聚类效率，提出簇的直径、簇间的相似度这2个概念。利用距离尺度降维的中心距序降维法，将多维数据降至一维，在一维上利用自适应排序聚类算法A
【机 构】
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遵义师范学院计算机科学系,四川大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年12期
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