改进的基于概化的概念构成聚类算法

• 作者: 甘丽
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: GCF 聚类 相似度度量 分类数据
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 182-184
• 分类号: TP274
• 字数: 2993字
• 语种: 中文

摘要

基于概化的概念构成(Generality-based Concept Formation,GCF)是一种分类数据层次聚类算法,对GCF算法提出2点改进.首先,定义了一种新的基于条件概率分布的相似度度量,并用它替代原算法中的相似度,该度量将分类数据进行数值化处理,更精确地反映了数据问的相似程度.其次,提出相似度品质概念,给出了计算公式,相似度晶质可与原算法中样本变异系数配合使用,共同确定概化水平.改进算法提高了聚类准确率,同时算法的时间复杂性保持不变.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘丽	唐山学院计算机科学与技术系	13	28	3.0	4.0