【摘 要】
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基于概化的概念构成(Generality-based Concept Formation,GCF)是一种分类数据层次聚类算法,对GCF算法提出2点改进.首先,定义了一种新的基于条件概率分布的相似度度量,并用它
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基于概化的概念构成(Generality-based Concept Formation,GCF)是一种分类数据层次聚类算法,对GCF算法提出2点改进.首先,定义了一种新的基于条件概率分布的相似度度量,并用它替代原算法中的相似度,该度量将分类数据进行数值化处理,更精确地反映了数据问的相似程度.其次,提出相似度品质概念,给出了计算公式,相似度晶质可与原算法中样本变异系数配合使用,共同确定概化水平.改进算法提高了聚类准确率,同时算法的时间复杂性保持不变.
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