【摘 要】
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本文基于统计观测样本距离函数研究聚类算法.通过定义观测样本距离为组间组内对象的任意指数形式距离之差,引入ε1-距离算法(指数为1),由此传统的Ward最小方差法(指数为2)进行了
【机 构】
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中国地质大学(武汉)数学与物理学院
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本文基于统计观测样本距离函数研究聚类算法.通过定义观测样本距离为组间组内对象的任意指数形式距离之差,引入ε1-距离算法(指数为1),由此传统的Ward最小方差法(指数为2)进行了推广.该算法具有超度量性和空间扩张性.在分类问题应用中,相比传统聚类算法,该算法能够把具有几乎相同重心的高维样本数据给区分开来.
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