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鲁肖肖
作品数:
1
被引量:13
H指数:1
供职机构:
陕西师范大学计算机科学学院
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发文基金:
中央高校基本科研业务费专项资金
陕西省科技攻关计划
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
屈亚楠
陕西师范大学计算机科学学院
高红超
陕西师范大学计算机科学学院
谢娟英
陕西师范大学计算机科学学院
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自动化与计算...
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谢娟英
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计算机科学与...
年份
1篇
2015
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粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法
被引量:13
2015年
针对快速K-medoids聚类算法所选初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于粒计算的K-medoids算法构造样本去模糊相似矩阵时需要主观给定阈值的缺陷,提出了粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法。该算法结合粒计算与最大最小距离法,优化K-medoids算法初始聚类中心的选取,选择处于样本分布密集区域且相距较远的K个样本作为初始聚类中心;使用所有样本的相似度均值作为其构造去模糊相似矩阵的阈值。人工模拟数据集和UCI机器学习数据库数据集的实验测试表明,新K-medoids聚类算法具有更稳定的聚类效果,其准确率和Adjusted Rand Index等聚类结果评价指标值优于传统K-medoids聚类算法、快速K-medoids聚类算法和基于粒计算的K-medoids聚类算法。
谢娟英
鲁肖肖
屈亚楠
高红超
关键词:
粒计算
初始聚类中心
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