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李学

作品数：1 被引量：12H指数：1
供职机构：同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系更多>>
发文基金：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篇数据场
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇粗糙聚类

机构

  • 1篇同济大学

作者

  • 1篇苗夺谦
  • 1篇冯琴荣
  • 1篇李学

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于数据场的粗糙聚类算法被引量：12
2009年
聚类分析是数据挖掘的研究热点。传统的聚类算法都是把一个对象精确地划分到一个聚类簇中,类别之间的界限是非常精确的。随着Web挖掘技术的发展,精确地划分每个对象的聚类算法面临着巨大的挑战。根据数据场理论和经典粗糙集理论所具有处理不精确与不确定性数据的特性,提出一种新的基于数据场的粗糙聚类算法,该粗糙聚类算法采用势值作为对象的划分依据,避免传统粗糙聚类算法一贯采用基于欧氏距离的划分方法。算法首先通过对数据对象进行粗分然后再不断迭代细分,直至形成稳定的聚类簇。实验分析过程中,把提出的算法与粗糙K-means算法和粗糙K-medoids算法进行了比较,结果表明该算法在交叉数据集上具有较好的聚类效果,而且收敛速度较快。
李学苗夺谦冯琴荣
关键词：粗糙聚类数据场
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共1页<1>
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