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对分别采用欧氏距离和网络距离作为相似性测度的聚类方法进行分析,并从空间网络中对象间着手,提出一种具有方向特点的网络对象聚类算法.算法利用空间网络的邻接关系,将两种距离结合起来作为聚类的相似性测度以提高聚类的精度.算法分析和实验证明,该算法的聚类效果优于单一度量的聚类方法.
一种具有方向特点的网络对象聚类算法
【摘 要】
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对分别采用欧氏距离和网络距离作为相似性测度的聚类方法进行分析,并从空间网络中对象间着手,提出一种具有方向特点的网络对象聚类算法.算法利用空间网络的邻接关系,将两种距
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所; 中国科学技术大学自动化系; 安徽省智能交通工程研究中心;
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
：
2004年期
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