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基于局部密度自适应度量的粗糙K-means聚类算法
基于局部密度自适应度量的粗糙K-means聚类算法
作者:
张腾飞
逯瑞强
马福民
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
粗糙聚类
K-means
局部密度度量
粗糙集
摘要:
通过引入上、下近似的思想,粗糙K-means已成为一种处理聚类边界模糊问题的有效算法,粗糙模糊K-means、模糊粗糙K-means等作为粗糙K-means的衍生算法,进一步对聚类边界对象的不确定性进行了细化描述,改善了聚类的效果.然而,这些算法在中心均值迭代计算时没有充分考虑各簇的数据对象与均值中心的距离、邻近范围的数据分布疏密程度等因素对聚类精度的影响.针对这一问题提出了一种局部密度自适应度量的方法来描述簇内数据对象的空间特征,给出了一种基于局部密度自适应度量的粗糙K-means聚类算法,并通过实例计算分析验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名
基于局部密度自适应度量的粗糙K-means聚类算法
来源期刊
计算机工程与科学
学科
工学
关键词
粗糙聚类
K-means
局部密度度量
粗糙集
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
人工智能与数据挖掘
研究方向
页码范围
184-190
页数
7页
分类号
TP18
字数
6647字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-130X.2018.01.027
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
马福民
南京财经大学信息工程学院
21
88
5.0
7.0
2
张腾飞
南京邮电大学自动化学院
44
314
8.0
16.0
3
逯瑞强
南京财经大学信息工程学院
3
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粗糙聚类
K-means
局部密度度量
粗糙集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
主办单位:
国防科学技术大学计算机学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-130X
CN:
43-1258/TP
开本:
大16开
出版地:
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
邮发代号:
42-153
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
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