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摘要:
移动时间层次聚类(Travel-TimebasedHierarchicalClustering,TTHC)是一种新的势能聚类算法,尽管具有较好的聚类效果,但是该算法需要人工设定聚类数目,而且在分配样本的时候仅根据相似度,忽略了距离和势能的影响.针对以上问题,提出一种自动确定聚类中心的移动时间势能聚类算法.首先计算每个数据点的势能和相似度,然后根据相似度确定数据点的父节点,得到数据点与父节点的距离;然后,根据数据点与父节点的相似度、距离和数据点的势能得到综合考量值,根据综合考量值自动确定聚类中心;最后,将剩余数据点分配到比其势能小且与其相似度最大的数据点所属类簇,得到聚类结果.将新算法与TTHC算法进行比较,在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,新算法不仅能够自动确定聚类数目,而且采用了更优的分配机制,可以产生更好的聚类结果.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 自动确定聚类中心的移动时间势能聚类算法
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 聚 类 TTHC 移动时间 自动确定聚类数目
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 143-153
页数 11页 分类号 TP391.4
字数 6305字 语种 中文
DOI 10.13232/j.cnkij.nju.2019.01.015
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 周竞 江南大学物联网工程学院 8 76 4.0 8.0
2 葛洪伟 86 456 11.0 17.0
6 陆慎涛 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
聚 类
TTHC
移动时间
自动确定聚类数目
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
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
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
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