【k均值聚类算法】一种有效的面向高维数值型数据的聚类方法

本文作者：李顺勇；宋云胜；赵兴旺；成功正常投稿发表论文到《山西大学学报(自然科学版)》2014年02期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：聚类作为一种无监督的学习方法,利用对数据的分析从中发掘有用的信息。聚类质量的高低通常取决于聚类方法所使用的相似性度量方法和实现方式。文章中提出了一种有效的面向高维数值型数据的聚类方法——新的线性相似性度(LM),可以较好地识别开难于区分的数值型数据。通过与三种经典方法比较,实验结果显示该类方法对数值型高维数据有较高的灵敏度。
【论文正文预览】：0引言聚类作为数据挖掘中的一项重要技术,人们利用对数据的分析从中发掘有用的信息。作为一种无监督的学习方法,聚类从数学分析的角度提供了一种对数据进行准确、细致的分析工具。对一个给定的数据(对象、记录)集,聚类或划分的目的就是把这些对象归到相应的组或“簇”中,使得
【文章分类号】：TP311.13;TP391.41
【稿件关键词】：聚类高维数据相似性度量线性相似度
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【稿件标题】：【k均值聚类算法】一种有效的面向高维数值型数据的聚类方法
【作者单位】：山西大学计算机与信息技术学院;山西大学数学科学学院;
【发表期刊期数】：《山西大学学报(自然科学版)》2014年02期
【期刊简介】：0......更多山西大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/8786/)投稿信息
【版权所有人】：李顺勇；宋云胜；赵兴旺；

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