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摘要:
距离与差异性度量是聚类分析中的基本概念,是许多聚类算法的核心内容.在经典的聚类分析中,度量差异性的指标是距离的简单函数.该文针对混合属性数据集,提出两种距离定义,将差异性度量推广成为距离、类大小等因素的多元函数,使得原来只适用于数值属性或分类属性数据的聚类算法可用于混合属性数据.实验结果表明新的距离定义和差异性度量方法可提高聚类的质量.
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文献信息
篇名 聚类分析中的差异性度量方法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 距离 差异性 聚类
年,卷(期) 2005,(11) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 146-149
页数 4页 分类号 TP311
字数 4698字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.11.047
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 李庆华 华中科技大学计算机学院 113 1366 21.0 30.0
2 蒋盛益 衡阳师范学院计算机系 24 302 9.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
距离
差异性
聚类
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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