原文服务方: 计算技术与自动化       
摘要:
起源于并行学习算法对数据划分的要求,在对一种现行等分割聚类算法进行改进的基础上,本文提出自己的等分聚类算法.仿真实验表明:当样本集为样本密集型或稀疏型时,与原算法相比,我们提出的算法收敛性能更好,划分效果也更佳.
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文献信息
篇名 一种等分割聚类算法的改进
来源期刊 计算技术与自动化 学科
关键词 聚类 等分聚类 并行学习
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 算法分析与研究
研究方向 页码范围 75-77
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6199.2006.02.022
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 胡爱钦 5 6 1.0 2.0
2 陈方 16 39 4.0 5.0
3 文益民 36 404 8.0 19.0
传播情况
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引文网络
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2007(1)
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
等分聚类
并行学习
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
计算技术与自动化
季刊
1003-6199
43-1138/TP
16开
1982-01-01
chi
出版文献量(篇)
2979
总下载数(次)
0
总被引数(次)
14675
论文1v1指导