一种基于马氏距离的可能性聚类方法

• 作者: 张翔 王士同
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 可能性聚类 马氏距离 最大最小概率 误分下界
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 101-105
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.01.019

摘要

可能性聚类方法在数据分析和模式识别领域被广泛应用.本文通过选择马氏距离,构造一种特殊的基于马氏距离的可能性聚类方法.该方法在保持可能性聚类性能的同时,能有效地防止一致性采类的发生,依照最大最小概率原理,根据聚类的结果直接推断出聚类结果的误分下界,从而判断聚类的有效性.最后通过图像分割实验和标准数据集实验,验证了该算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	张翔	江南大学信息工程学院	6	44	3.0	6.0