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张利娜

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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篇点集
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇佳点集
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇LEADER

机构

  • 1篇安徽大学

作者

  • 1篇张娟
  • 1篇张燕平
  • 1篇褚维翠
  • 1篇何成刚
  • 1篇张利娜

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于佳点集与Leader方法的改进K-means聚类算法被引量：3
2011年
针对传统K-means算法对初始点敏感的问题,采用数论中的佳点集理论结合Leader方法对K-means聚类算法加以改进,启发式地生成样本初始中心。根据两者不同的结合方式,所提算法分别称为KLG和KGL。佳点集理论能够产生比随机选取点更好的点,Leader方法则能反映数据对象本身的分布特性。结合佳点集理论和Leader方法各自的优点,能获得优化的初始中心。在UCI数据集上的实验表明,KLG算法和KGL算法所得到的结果均好于传统的和其他一些初始化的K-means算法。
张燕平张娟何成刚褚维翠张利娜
关键词：K-MEANS算法佳点集
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