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一种加权欧氏距离聚类算法的改进磁
一种加权欧氏距离聚类算法的改进磁
作者:
朱俚治
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
加权欧氏距离
相似度
权重
属性
聚类
摘要:
聚类算法是一种无监督学习的算法,能够将相似度强的数据聚类到一个族内,并且能够将属性相异的数据划分到不同的族里。当今聚类算法可分为传统的聚类算法和非传统的聚类算法。传统的聚算法有:基于划分聚类算法、基于层次聚类算法等算法。人们在使用划分法和层次法进行聚类时,是通过计算聚类对象之间属性的距离来实现聚类,因此欧氏距离公式和加权欧氏距离公式在这两种聚类算法中常用的算法。加权欧氏距离计算公式在聚类时着重聚类对象属性权重的选择,所以此文从聚类对象的相似度和对象属性对应的权重,这两个方面来考虑聚类成功的概率。论文作者提出的算法思想是,如果某个聚类对象具有若干的属性,那么首先计算该聚类对象属性的相似度,再根据该属性对应的权重是否为关键权重,如果是此属性对应的权重是关键权重,那么该对象聚类的成功率较高。
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文献信息
篇名
一种加权欧氏距离聚类算法的改进磁
来源期刊
计算机与数字工程
学科
工学
关键词
加权欧氏距离
相似度
权重
属性
聚类
年,卷(期)
2016,(3)
所属期刊栏目
算法与分析
研究方向
页码范围
421-424
页数
4页
分类号
TP391.41
字数
3093字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-9722.2016.03.009
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
朱俚治
南京航空航天大学信息中心
80
75
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引文网络
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加权欧氏距离
相似度
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属性
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与数字工程
主办单位:
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-9722
CN:
42-1372/TP
开本:
大16开
出版地:
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
邮发代号:
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
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