一种加权欧氏距离聚类方法

• 作者: 董旭 魏振军
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 聚类 权值 加权欧氏距离 四分位变异系数
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 数学、信息安全
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: O211
• 字数: 1979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2005.01.007

摘要

聚类是数据挖掘的一种常用技术,最常用的距离度量方法是欧几里得距离,但运用加权欧氏距离需要对数据的实际意义有一定了解,并且要求分析者具有相关的专业知识,而在实际操作中这一点很难保证.本文提出了一种在对数据没有任何先验信息的情况下,如何运用加权欧氏距离有效进行聚类的方法.并结合实例,说明在一定条件下,这种加权欧氏距离聚类方法能显著提高聚类质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏振军	信息工程大学信息工程学院	6	102	5.0	6.0
2	董旭	信息工程大学信息工程学院	1	47	1.0	1.0