文件名称:论文研究-基于分类回归树CART的汉语韵律短语边界识别.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-10-02 02:11:47
论文研究
聚类分析是一种重要的数据挖掘方法。K-means聚类算法在数据挖掘领域具有非常重要的应用价值。针对K-means需要人工设定聚类个数并且易陷入局部极优的缺陷,提出了一种基于最近共享邻近节点的K-means聚类算法(KSNN)。KSNN在数据集中搜索中心点,依据中心点查找数据集个数,为K-means聚类提供参数。从而克服了K-means需要人工设定聚类个数的问题,同时具有较好的全局收敛性。实验证明KSNN算法比K-means、粒子群K-means(pso)以及多中心聚类算法(MCA)有更好的聚类效果。