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基于数据划分最大信息的聚类有效性函数
基于数据划分最大信息的聚类有效性函数
作者:
吴成茂
范九伦
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
模糊划分
模糊C-均值聚类
聚类有效性
摘要:
基于样本最大分类信息的改进划分系数仅仅利用了数据的模糊分类信息,为了将数据分类的几何结构信息考虑进去,结合数据分类的最大类内变差,提出一个聚类有效性标准.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于数据划分最大信息的聚类有效性函数
来源期刊
西安电子科技大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
模糊划分
模糊C-均值聚类
聚类有效性
年,卷(期)
2001,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
781-784
页数
4页
分类号
TP391.4
字数
2712字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-2400.2001.06.021
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
范九伦
西安邮电学院信息与控制系
250
2961
27.0
43.0
2
吴成茂
西安邮电学院信息与控制系
198
1556
18.0
31.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
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二级参考文献
(0)
共引文献
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节点文献
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(0)
2001(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
模糊划分
模糊C-均值聚类
聚类有效性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
主办单位:
西安电子科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-2400
CN:
61-1076/TN
开本:
出版地:
西安市太白南路2号349信箱
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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