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这里针对二维点集的聚类问题提出了一种新的自适应算法。该算法首先采用特征滤波器，提取样本集中具有线性特征的点，同时生成样本点之间的相互关系；然后根据相互关系，自适应地生成线状和球状分布的分类。
数据驱动的二维点集自适应聚类算法
【摘 要】
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这里针对二维点集的聚类问题提出了一种新的自适应算法。该算法首先采用特征滤波器，提取样本集中具有线性特征的点，同时生成样本点之间的相互关系；然后根据相互关系，自适应地生成
【机 构】
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西安电子科技大学通信工程学院
【出 处】
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西安电子科技大学学报
【发表日期】
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1999年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金,国防跨行业预研基金
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