購物車(0)
基于加權(quán)距離進(jìn)行密度計算的聚類方法研究
關(guān)鍵詞：密度計算 加權(quán)距離 簇質(zhì)心
摘要：本文主要研究了初始聚類中心選取對于K-means算法性能的影響,并通過更好的初始化技術(shù)來增強算法性能.研究發(fā)現(xiàn),在進(jìn)行K-means聚類時,通過使用加權(quán)距離密度計算方法,對數(shù)據(jù)集的密度計算,使得在傳統(tǒng)K-means聚類算法過程局部最優(yōu)、簇內(nèi)方差較大所帶來的聚類結(jié)果不佳的缺陷得到了顯著改善.實驗結(jié)果表明,在使用本改進(jìn)方法進(jìn)行聚類時,聚類結(jié)果的簇內(nèi)方差較傳統(tǒng)方法降低了15%左右,對聚類中心的聚集性更加緊密,使算法性能得到了較好的提升.
數(shù)據(jù)通信雜志要求:
{1}正文：文內(nèi)標(biāo)題簡捷、層次分明。文字、標(biāo)點及數(shù)字的運用應(yīng)符合規(guī)范。
{2}多作者稿署名時須征得其他作者同意，排好先后次序，接“擬用通知”后不再改動。
{3}正文內(nèi)各級標(biāo)題處理如下：一級標(biāo)題為“一、二、三……”，二級標(biāo)題為“（一）、（二）、（三）……”，三級標(biāo)題為“1、2、3……”，四級標(biāo)題為“（1）、（2）、（3）……”。單獨成行。
{4}摘要應(yīng)具有獨立性和自明性，須說明論文的目的、方法、結(jié)果(包括主要數(shù)據(jù))和結(jié)論，著重于創(chuàng)新與發(fā)現(xiàn)，以300字左右為宜。
{5}文稿首頁頁腳處注明投稿日期和通信作者簡介（包括姓名、出生年、性別、職稱、學(xué)位、研究方向、E-mail）。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
