【摘 要】
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针对快速K-medoids聚类算法不能发现非球状类簇和需要事先给定类簇数K的问题,本文将快速K-medoids聚类算法中样本点间的距离用样本间的最短路径代替,并提出改进的F统计量
【出 处】
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中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会第十四届学术会议
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针对快速K-medoids聚类算法不能发现非球状类簇和需要事先给定类簇数K的问题,本文将快速K-medoids聚类算法中样本点间的距离用样本间的最短路径代替,并提出改进的F统计量Fr,以Fr作为聚类有效性指标,得到可聚类任意分布形状数据集样本的新K-medoids聚类算法及其最佳类簇数的自适应确定方法.UCI数据集和带有噪声的人工模拟数据集实验测试表明,本文的新K-medoids算法既能发现任意形状的簇,还能有效地确定数据集的最佳类簇数,而且对具有抗噪音数据干扰的能力.
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