基于预测强度的变量自动加权K-Means算法的研究与应用

• 作者: 张洪伟 盛靖友
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-Means 预测强度 变量自动加权
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 电子及计算机科学
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2016.02.06

摘要

为了克服传统K-Means算法k值不能确定问题和不具备变量自动选择能力,将预测强度和变量自动加权K-Means算法相结合,提出基于预测强度的变量自动加权K-Means算法.预测强度表示聚类模型对未知数据的预测能力,预测能力越强,则聚类结果越佳,主要用于k值的确定;变量自动加权K-Means算法具有在聚类过程中自动调整变量权重的能力,对于噪声变量和冗余变量削弱其对距离的贡献,使聚类结果反映最真实的聚类结构.实验表明,算法具有较强的分类能力和预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张洪伟	成都信息工程大学计算机学院	23	115	7.0	10.0
2	盛靖友	成都信息工程大学计算机学院	2	2	1.0	1.0