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提出了一种新的基于网格距离的聚类算法。该算法不仅克服了K 代表点算法中必须事先给定K值、难以确定初始代表点、聚类结果的现实意义难以描述等缺点,而且克服了基于网格的聚类算法中要求数据必须在空间密集的缺陷。通过实验验证了新算法的正确性和有效性。
基于网格距离的聚类算法的设计、实现和应用
【摘 要】
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提出了一种新的基于网格距离的聚类算法。该算法不仅克服了K 代表点算法中必须事先给定K值、难以确定初始代表点、聚类结果的现实意义难以描述等缺点,而且克服了基于网格的聚
【机 构】
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云南大学,云南大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2005年02期
【基金项目】
：
云南省自然科学基金资助项目(2002F0013M)
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