【摘 要】
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规模约束可有效改善聚类算法的性能,但是各类规模约束后所含实例对象数量不一致将降低聚类算法的性能.采用一种新的模式对各类进行了规模约束,并转化为线性规划问题进行求解.
【机 构】
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厦门理工学院计算机科学与技术系,厦门大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61070151）, 福建省自然科学基金项目（2010J01353）, 福建省仿脑智能系统重点实验室（厦门大学）开放基金项目（BLISSOS2010102）
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规模约束可有效改善聚类算法的性能,但是各类规模约束后所含实例对象数量不一致将降低聚类算法的性能.采用一种新的模式对各类进行了规模约束,并转化为线性规划问题进行求解.UCI标准数据集上的实验结果表明本算法与随机模式相比具有更好的聚类精度,即使当规模约束适当放宽后,聚类性能也可得到明显提升.提出的方法能够有效地提高聚类的准确性.
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