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摘要:
随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中.对于非监督聚类分析,聚类的分类数目是决定聚类质量的关键因素.通常聚类个数事先无法确定,随即选择的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定.针对此,基于聚类中心具有高局部密度且距高局部密度聚类中心距离较远的特点,提出一种基于局部密度估计的聚类个数的估计方法.经过仿真实验,验证了该算法具有良好的有效性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于局部密度估计的聚类个数确定研究
来源期刊 河南科技 学科 工学
关键词 聚类个数 密度峰值估计 聚类有效性 聚类分析
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 26-28
页数 3页 分类号 TP18
字数 2010字 语种 中文
DOI
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1 龙章勇 31 78 3.0 8.0
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研究主题发展历程
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聚类个数
密度峰值估计
聚类有效性
聚类分析
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
河南科技
旬刊
1003-5168
41-1081/T
16开
河南省郑州市
36-175
1976
chi
出版文献量(篇)
31576
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