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针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法。改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重。不同测试数据集的实验结果表明,改进后的粗糙K-均值算法提高了聚类的准确性,降低了迭代次数,并且可以有效地减小孤立点对聚类的影响。
基于密度加权的粗糙K-均值聚类改进算法
【摘 要】
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针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法。改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重。
【机 构】
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同济大学计算科学与技术系
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2009年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60775036,60475019);高等学校博士学科点专项科研基金(20060247039)资助
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