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摘要:
针对多跳网络中分类属性数据进行聚类,为提高多跳网络数据管理效率.多跳网络分类属性数据聚类时,需要对孤立数据和异常数据进行单独聚类划分,但是传统的距离差异度组合权重算法没有孤立数据和异常数据检测规则,不能很好的识别两类数据,导致分类属性数据聚类效果差.提出一种多跳网络中分类数据模糊聚类的方法.针对传统聚类方法产生的弊端进行分析,利用多跳网络的特殊属性,对多跳网络中模糊属性数据建立模糊等价关系,对多属性数据实现规格化处理得到任意属性值从属于某种共同的数据特性范围,最终实现聚类.仿真结果表明,在多跳网络系统分类属性数据聚类中,改进算法具有较高的聚类准确性,聚类性能较好.
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文献信息
篇名 多跳网络中分类属性数据模糊聚类仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 多跳网络 模糊聚类 分类属性数据
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 292-295
页数 4页 分类号 TP212
字数 3150字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓峰 北京工业大学经济与管理学院 21 98 6.0 9.0
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多跳网络
模糊聚类
分类属性数据
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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