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摘要:
聚类广泛应用于统计、机器学习、模式识别、数据分析等领域并越来越受重视.本文研究了各种聚类算法共同面临的五个问题:聚类效果评估、类数目估计、数据预处理、样本间相似性测量、抗干扰性能,分析了对这些问题的有代表性的解决方法,总结并预测了未来聚类算法在这五个方面的研究方向.
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文献信息
篇名 对聚类算法普遍存在问题的解决办法
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 聚类 效果评估 类数目估计 预处理 相似性测量 抗干扰性能
年,卷(期) 2004,(3) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 92-99
页数 8页 分类号 TP391
字数 8152字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-0249.2004.03.021
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 仇佩亮 浙江大学信息与通信工程研究所 118 1446 17.0 34.0
2 张朝阳 浙江大学信息与通信工程研究所 77 1034 15.0 30.0
3 姜园 浙江大学信息与通信工程研究所 4 246 3.0 4.0
4 戚玉鹏 浙江大学信息与通信工程研究所 3 44 3.0 3.0
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
聚类
效果评估
类数目估计
预处理
相似性测量
抗干扰性能
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
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
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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