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| 一种基于数据连续性的聚类方法 | |
| 引用本文： | 王娜,金喜子,姜文哲,姚明海. 一种基于数据连续性的聚类方法[J]. 计算机应用与软件, 2009, 26(11): 173-176 |
| 作者姓名： | 王娜 金喜子 姜文哲 姚明海 |
| 作者单位： | 1. 东北师范大学计算机学院,吉林,长春,130117;锦州师范高等专科学校,吉林,锦州,121000 2. 东北师范大学计算机学院,吉林,长春,130117 3. 东北电力设计院,吉林,长春,130117 4. 东北师范大学计算机学院,吉林,长春,130117;渤海大学,吉林,锦州,121000 |
| 摘 要： | 为了解决数据遗漏问题,根据类内样品点均匀分布的性质提出了一种新的聚类方法,即：先从样品集中获得蕴含式类,然后通过支持度获得标准类,最后通过隶属度标识类内成员的强弱程度。该方法仅对类内样品点均匀分布性敏感,不需要预先设置包括类核坐标、类间距离阈值等先验参数,对非凸性类也能有效分类。同时,实验表明该方法是一个具有较高性能的聚类方法。 |
| 关 键 词： | 聚类 类约束 连续性 支持度 隶属函数 |
A CLUSTERING METHOD BASED ON CONTINUITY OF DATA |
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| Wang Na,Jin Xizi,Jiang Wenzhe,Yao Minghai. A CLUSTERING METHOD BASED ON CONTINUITY OF DATA[J]. Computer Applications and Software, 2009, 26(11): 173-176 | |
| Authors: | Wang Na Jin Xizi Jiang Wenzhe Yao Minghai |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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