【摘 要】
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传统的k_means算法将欧式距离作为最常用的距离度量方法.针对基于欧式距离计算样本点与类间相似度的不足,用"相对距离"代替"绝对距离"可以更好地反映样本的实际分布,提出一种
【基金项目】
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兰州市企业技术攻关计划资助(2009-1-4);兰州交通大学“青蓝”人才工程基金资助(QL-05-10A)
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传统的k_means算法将欧式距离作为最常用的距离度量方法.针对基于欧式距离计算样本点与类间相似度的不足,用"相对距离"代替"绝对距离"可以更好地反映样本的实际分布,提出一种在领域知识未知的情况下基于加权欧式距离的k_means算法.针对公共数据库UCI里的数据实验表明改进后的算法能产生质量较高的聚类结果.
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