一种基于属性加权的不确定K-means聚类算法

【摘要】：基于不确定数据进行数据挖掘和知识发现的研究由于更加符合客观实际而逐渐成为近年来研究的热点.而在K-means算法聚类的过程中,样本空间各维度对聚类效果贡献的价值不同也成为现实应用中不可回避的问题.为了得到更加客观、真实的聚类结果,在经典K-means算法的基础上引入了属性的权值并重新构造了针对不确定数据集的聚类算法,并通过实验证明了该算法的有效性.

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11	赵大伟;肖周芳;;一种改进的基于密度和样本数量的K-means算法[J];科技信息;2008年28期
12	石晓敬;韩燮;;文本聚类算法的设计与实现[J];计算机工程与设计;2010年09期
13	周慧芳;;自适应的k-means聚类算法SA-K-means[J];科技创新导报;2009年34期
14	李伟;黄颖;;文本聚类算法的比较[J];科技情报开发与经济;2006年22期
15	郑伟;季铎;蔡东风;王爽;;基于文本最小相似度的中心选取方法[J];广西师范大学学报(自然科学版);2008年03期
16	李卫平;;对k-means聚类算法的改进研究[J];中国西部科技;2010年24期
17	钱丽丽;施鹏飞;;近邻传播算法在非监督图像聚类中的应用[J];微型电脑应用;2011年02期
18	吕洋;刘平;唐奇峰;;一种基于人工免疫聚类的三维模型检索算法[J];现代计算机(专业版);2011年04期
19	易珺;路璐;曹东;;改进的k-means算法在客户细分中的应用研究[J];微型机与应用;2005年12期
20	单世民;于红;张业嘉诚;刘馨月;;基于最近共享邻居节点的K-means聚类算法[J];计算机工程与应用;2008年06期

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1	张晓峰;王丽珍;陆叶;;一种基于属性加权的不确定K-means聚类算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集（B辑）[C];2009年
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3	魏昕路;洪志令;姜青山;;一种基于样本缩减策略的新窗口式聚类算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2007年
4	李政涛;夏树倩;王大玲;冯时;张一飞;;一种基于语义引力及密度分布的聚类算法[A];第六届全国信息检索学术会议论文集[C];2010年
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6	李世峰;黄磊;刘昌平;;几种聚类方法的比较[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
7	刘洋;江志纲;丁增喜;王大玲;鲍玉斌;于戈;;一种基于图的聚类算法GB-Cluster[A];第十九届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2002年
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9	杨青;刘晔;张东旭;刘畅;;快速查找最优初始聚类数K的改进K-means算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
10	刘强;林世平;;基于蚁群聚类算法的中文本体学习[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2006年

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8	余卫宇;几种图像结构语义模型和图像[D];华南理工大学;2005年
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前10条

1	谢可;物流配送系统中聚类算法的研究与应用[D];浙江大学;2006年
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3	韩晓慧;基于改进混合蛙跳算法的K-means聚类算法研究[D];甘肃农业大学;2012年
4	刘凤芹;K-means聚类算法改进研究[D];山东师范大学;2013年
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8	焦昂;针对包含异常值数据的优化K-MEANS聚类算法[D];西安电子科技大学;2009年
9	史习云;改进的k-means聚类算法在图像检索中的应用研究[D];江苏大学;2010年
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前1条

1	;视频数据中挖“宝”[N];计算机世界;2002年

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