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摘要:
针对高维数据的聚类过程不够直观、聚类结果也不易解释的问题,本文提出了一种基于改进雷达图的交互式可视化聚类方法.首先对传统雷达图进行了改进,采用熵权法确定数据的主要特征和属性排列,在去掉非主要特征基础上采用以极径表示属性值,以属性权重确定极角的改进雷达图进行数据可视化来突出数据的主要特征;然后采用改进的k-means算法对平面上的点集进行聚类,该改进算法不需事先给定簇的个数,能够依据密度和距离对初始中心进行优化,且在聚类过程中可交互调整参数,并使用不同颜色来区分不同类别,方便观察聚类过程和结果;最后通过仿真实验表明改进的雷达图更能反应数据的分布情况,改进的聚类算法具有更高的效率和聚类准确度.
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文献信息
篇名 基于改进雷达图的可视化聚类方法研究
来源期刊 燕山大学学报 学科 工学
关键词 可视化 雷达图 聚类 k-means 权重
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 58-62
页数 5页 分类号 TP391
字数 4086字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-791X.2013.01.010
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 李志全 燕山大学电气工程学院 201 1342 17.0 24.0
2 李惠君 燕山大学电气工程学院 4 14 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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可视化
雷达图
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
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