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一种改进的特征加权K-means聚类算法

An Improved Feature Weighted K-means Clustering Algorithm

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【作者】 王慧申石磊

【Author】 WANG Hui1,SHEN Shi-lei1,2(1 School of Computer & Information Engineering,Henan University,Kaifeng 475004,China;2 Computing Center,Henan University,Kaifeng 475004,China)

【机构】 河南大学计算机与信息工程学院河南大学计算中心

【摘要】 提出了一种改进的特征加权K-means聚类算法.该算法首先基于数据样本分布选取初始聚类中心,然后设计特征加权的K-means聚类算法.实验结果证明,该算法能产生质量较高的聚类结果,并且能处理数值、符号两类数据.

【Abstract】 An improved weighted K-means clustering algorithm is proposed. In the presented algorithm,firstly the original clustering center is obtained according to the data sample distribution. Then the improved K-means algorithm using the feature weights is designed. Experiment results have shown that the proposed clustering algorithm can produce high quality clustering steadily and deal with the symbolic data as well as the numeric data.

【基金】 国家“八六三”计划项目(2007AA01Z478)
  • 【文献出处】 微电子学与计算机 ,Microelectronics & Computer , 编辑部邮箱 ,2010年07期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】17
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