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摘要:
针对传统聚类算法处理非球形分布数据的不足,提出了一种新型的自适应K近邻聚类算法.该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别融合3个步骤构成.仿真结果表明,该算法在无须聚类数目的前提下,对非球型分布数据具有很好的聚类效果.
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文献信息
篇名 面向非球形分布数据的自适应K近邻聚类算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 非球形分布 模糊C均值聚类算法(FCA) 自适应K近邻聚类算法(AKNNCA)
年,卷(期) 2003,(11) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 21-22,165
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 3047字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.11.009
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 万建伟 国防科技大学电子科学与工程学院 136 1396 20.0 30.0
2 黄晓斌 国防科技大学电子科学与工程学院 20 87 6.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
非球形分布
模糊C均值聚类算法(FCA)
自适应K近邻聚类算法(AKNNCA)
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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