【摘 要】
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如何从样本量大、数据结构复杂、离散度大的样本数据中提取有效的特征数据是模式识别的重点和难点,而ISODATA算法是处理大样本数据聚类的常用算法之一,其不足之处是需要预先
【机 构】
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内蒙古师范大学物理与电子信息学院; 内蒙古大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50901039)
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如何从样本量大、数据结构复杂、离散度大的样本数据中提取有效的特征数据是模式识别的重点和难点,而ISODATA算法是处理大样本数据聚类的常用算法之一,其不足之处是需要预先确定初始聚类参数.提出了基于黄金分割法来度量聚类的有效性,该方法能动态计算聚类度量参数,可实现大样本数据的有效聚类.实验证明,该方法能够从原始特征中挑选出最有代表性、分类性能最好的特征.
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