【摘 要】
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针对k均值聚类算法对高维数据处理能力差的缺点,提出了基于主元分析降维与k均值聚类相结合的新方法,该方法通过主元分析将高维数据投影到低维空间,再对其进行聚类分析.通过数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(600774070);辽宁省教育厅科学研究基金资助项目(20060669);辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助项目(2009R47)
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针对k均值聚类算法对高维数据处理能力差的缺点,提出了基于主元分析降维与k均值聚类相结合的新方法,该方法通过主元分析将高维数据投影到低维空间,再对其进行聚类分析.通过数据聚类分析,选择聚类间的阈变量,操作阈变量改进聚类间的相似度,从而进行聚类的转移.该方法应用于过程改进中,通过仿真实验表明了新方法拥有更好的聚类效果,并且能够提高生产效率.
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