原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
规模约束可有效改善聚类算法的性能,但是各类规模约束后所含实例对象数量不一致将降低聚类算法的性能.采用一种新的模式对各类进行了规模约束,并转化为线性规划问题进行求解.UCI标准数据集上的实验结果表明本算法与随机模式相比具有更好的聚类精度,即使当规模约束适当放宽后,聚类性能也可得到明显提升.提出的方法能够有效地提高聚类的准确性.
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文献信息
篇名 改进型规模约束在聚类算法中的应用
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 规模约束 聚类 线性规划 随机模式
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 169-172
页数 分类号 U666.72
字数 语种 中文
DOI
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 朱顺痣 厦门理工学院计算机科学与技术系 52 189 7.0 11.0
2 刘利钊 厦门理工学院计算机科学与技术系 8 22 3.0 4.0
3 洪文兴 厦门大学自动化系 12 57 2.0 7.0
4 符长虹 厦门大学自动化系 3 66 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
规模约束
聚类
线性规划
随机模式
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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59060
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