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一种基于路径的划分聚类算法

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摘要

针对传统的划分聚类算法不能够发现任意形状的簇的缺点,引入一种能够有效反映样本间相似度的距离度量——基于路径的距离度量,并设计了一种能够反映类内样本相似度大、类间样本相似度小的目标准则函数.实验表明,本文提出的基于路径划分的聚类算法与传统的k均值算法相比具有更好的聚类效果.

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来源
《信息与控制》 |2011年第1期|141-144|共4页
作者
王赛芳; 戴芳; 梁波; 张晓宇;
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作者单位

西安理工大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
划分聚类; 距离度量; 目标准则函数;

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