文件名称:论文研究-基于Fisher线性判别率的加权K-means聚类算法.pdf
文件大小:323KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 14:45:29
K-均值,聚类,Fisher线性判别率,特征加权,熵,调整随机指标,类内错误率均方和
为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法。
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K-均值,聚类,Fisher线性判别率,特征加权,熵,调整随机指标,类内错误率均方和
为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法。