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K-means clustering using t-test computation

机译:使用t检验计算的K均值聚类

摘要

A method, apparatus, and system are provided for k-means clustering using t-test computation. According to one embodiment, k-means clustering is performed on a dataset. In performing k-means clustering, the dataset having various points is partitioned into several clusters. The closeness of a given point to a given cluster is determined. Then, t-test computation is performed to determine statistical linear relationship between the point and the cluster. If the point is found to be close to the cluster and a statistical linear relationship is found between the point and the cluster, the current position of the point is maintained.
机译:提供一种用于使用t检验计算进行k均值聚类的方法,装置和系统。根据一个实施例,对数据集执行k均值聚类。在执行k均值聚类时,将具有各种点的数据集划分为几个聚类。确定给定点与给定簇的接近度。然后,执行t检验计算以确定点和聚类之间的统计线性关系。如果发现该点接近聚类,并且在该点和聚类之间发现统计线性关系,则将保持该点的当前位置。

著录项

  • 公开/公告号US7386523B2

    专利类型

  • 公开/公告日2008-06-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 QIAN DIAO;

    申请/专利号US20040955603

  • 发明设计人 QIAN DIAO;

    申请日2004-09-29

  • 分类号G06N5/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 20:09:26

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