一种基于欧氏距离加权的连通聚类算法
【摘要】:提出一种改进的灰关联度加权的连通聚类算法(Gry_CC_CTL),算法针对传统的基于欧氏距离计算相似度的不足,分析待考察的各属性之间的灰关联度,并将它们转化成属性的权值,再将这些权值应用于聚类的距离量度之中;此算法将应用于铝电解工业生产中的分类问题。实验证明,该方法不仅在一定程度上克服了欧氏距离的缺陷,而且能够提高聚类质量,优化聚类性能。
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