【摘 要】
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文章针对K-means聚类算法中属性权重不确定且易变的特性对聚类结果产生影响的问题,提出一种结合偏序集思想、利用属性优先程度代替精确权值的变权K-means聚类算法。首先,将属性按优先程度大小排序,构建含有权重次序的加权欧氏距离公式;其次,进行线性关系转换,并用矩阵形式表示,在列的累加基础上比较大小、迭代归类;最后,援引iris数据集进行检验。结果表明,该方法在实践中能较好地避免权重不确定带来的影
【基金项目】
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辽宁省教育厅2020年度科学研究项目（智库项目）（LJ2020ZK002）；
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文章针对K-means聚类算法中属性权重不确定且易变的特性对聚类结果产生影响的问题,提出一种结合偏序集思想、利用属性优先程度代替精确权值的变权K-means聚类算法。首先,将属性按优先程度大小排序,构建含有权重次序的加权欧氏距离公式;其次,进行线性关系转换,并用矩阵形式表示,在列的累加基础上比较大小、迭代归类;最后,援引iris数据集进行检验。结果表明,该方法在实践中能较好地避免权重不确定带来的影响,验证了改进后算法的有效性和准确性。
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