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摘要:
局部引力模型(Local Gravitation Model,LGM)是2018年提出的用于数据聚类的方法,其区别于传统引力聚类模型之处在于计算局部中心量度的过程中同时使用了局部引力合力的模长和方向信息.近年来,研究人员针对局部引力模型进行了改进泛化,提出了一系列新型聚类算法.笔者就局部引力聚类算法的发展趋势进行综述,对相关研究方向作展望.
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文献信息
篇名 基于局部引力模型的聚类算法研究综述
来源期刊 信息与电脑 学科
关键词 局部引力模型 引力聚类 局部引力聚类 聚类算法
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 算法语言
研究方向 页码范围 56-58
页数 3页 分类号 TP311.13|TP309
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.08.017
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研究主题发展历程
节点文献
局部引力模型
引力聚类
局部引力聚类
聚类算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与电脑
半月刊
1003-9767
11-2697/TP
北京市东城区北河沿大街79号
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出版文献量(篇)
16624
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