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白雪

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
发文基金：北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇RENYI熵

机构

  • 1篇北京交通大学

作者

  • 1篇罗四维
  • 1篇黄雅平
  • 1篇白雪

传媒

  • 1篇北京交通大学...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
Renyi信息熵指导下的聚合层次化聚类
2011年
聚合层次化聚类是聚类分析中发现数据集潜在结构的一类重要方法.在这类方法中,影响聚类质量的一个关键问题是如何度量子类之间的距离.作为子类间的相似性度量,不但可以通过非参数估计的方式进行计算,还可有效地利用子类数据集中所有样本提供的信息,对子类中数据分布的描述更加充分.实验结果显示,在两种具有代表性的人造数据集上,基于Renyi熵的类间距离度量比3种传统度量方法有更好的层次化聚类效果.并且,在图像过分割的情况下,通过Renyi熵距离对子分割区域进行合并可以找到合理的分割目标.
白雪罗四维黄雅平
关键词：RENYI熵
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