【摘 要】
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在聚类算法和特征向量维数确定的模式样本集中,各样本的每一维表示一个对应特征；鉴于此在基于层次算法的基础上,提出了一种基于概率的快速聚类算法；该算法先对各个特征进行分类
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在聚类算法和特征向量维数确定的模式样本集中,各样本的每一维表示一个对应特征；鉴于此在基于层次算法的基础上,提出了一种基于概率的快速聚类算法；该算法先对各个特征进行分类,然后按照概率准则,每个向量先自成一类,将其对应概率最大的特征向量合并,减少类别数,直至达到要求为止；用UCI中的Iris和Wine数据集对该算法进行仿真实验,实验数据表明：用该算法进行聚类,能获得较好的聚类结果,说明算法具有一定的有效性.
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