目标综合评价关联聚类算法的改进

• 作者: 张田文 王亚东 苏小红 马培军
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 应色关联聚类分析 灰色关联度 目标综合评价
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 页码范围: 1301-1303
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0367-6234.2004.10.006

摘要

利用现有的适于目标综合评价的关联聚类分析法对模糊事物进行分类评判时,存在阈值选取困难、聚类结果与标准对象的排列顺序直接相关、容易出现误判和漏判、先分的类聚集较多的对象而后分的类聚集较少的对象等缺点,影响了聚类结果的准确性和合理性,针对这些问题,提出一种改进的关联聚类算法,克服了原算法的不足之处,无论标准对象顺序如何排列、域值如何选取、先聚集哪一个类别,都能得到合理的稳定的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张田文	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	101	1786	19.0	39.0
2	王亚东	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	92	1036	16.0	29.0
3	苏小红	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	152	1551	20.0	34.0
4	马培军	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	93	639	14.0	20.0