【摘 要】
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选择一组具有良好区分度的方向构建了CMAS坐标系,又根据初始簇的分布特性,构造出各个坐标轴的重新标度函数以提高聚类决策的有效性。其算法CMAS以迭代的方式收敛得到了最终解
【基金项目】
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淮安科技计划项目(No.HAG09061),淮阴工学院重点基金项目(No.HGA0907)
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选择一组具有良好区分度的方向构建了CMAS坐标系,又根据初始簇的分布特性,构造出各个坐标轴的重新标度函数以提高聚类决策的有效性。其算法CMAS以迭代的方式收敛得到了最终解。CMAS算法的时间复杂度与K-Means保持在同一量级上。实验结果表明,CMAS算法有较好的聚类质量。
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