一种改进的C均值法初始类划分方法

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：czh1078

【摘要】

：

C均值法是计算机模式分类中一种重要的动态聚类方法,它主要是利用模式间最小距离原则进行分类,其分类效果受到模式的协方差阵和初始类心选取方法的影响.在分析这两个影响因素

【作者】

：

刘峰孙超李斌

【机构】

：

西北工业大学

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2005年2期

【关键词】

：

先验知识初始聚类中心模式分类计算机动态聚类最小距离分类效果类方相关研究均值法 C-means algorithm covariance mat

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C均值法是计算机模式分类中一种重要的动态聚类方法,它主要是利用模式间最小距离原则进行分类,其分类效果受到模式的协方差阵和初始类心选取方法的影响.在分析这两个影响因素的基础上,给出了一种新的基于二分或二倍类内距离试探的初始聚类中心的选取和类的初始划分方法.此方法可以不需要先验知识,这对于从事相关研究的人员有一定的参考价值.

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