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摘要:
基于势能的快速层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果.但该算法需人工设定聚类数目,而且在分配样本时仅依据距离测度,削弱了势能的影响.针对上述问题,提出一种自动确定聚类中心的势能聚类算法.新算法基于势能的物理意义和数据点与父节点的距离两个特征来自动确定聚类中心,并在分配机制上同时考虑势能和距离两个因素.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新算法不仅可以自动确定聚类数目,而且具有更优的聚类结果.
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文献信息
篇名 自动确定聚类中心的势能聚类算法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 聚类 基于势能的快速层次聚类(PHA) 势能聚类 自动确定聚类数目
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 理论与算法
研究方向 页码范围 1004-1012
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 5634字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1702048
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 葛洪伟 江南大学物联网工程学院 86 456 11.0 17.0
5 于晓飞 江南大学物联网工程学院 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
基于势能的快速层次聚类(PHA)
势能聚类
自动确定聚类数目
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研究来源
研究分支
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大16开
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2007
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