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基于灰关联度的Gry-K-Means算法研究及其应用

方运涛  董显威  
【摘要】:提出了一种新的基于灰关联度聚类观点。分析各属性的灰关联度,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;基于这种量度,提出了一种改进的聚类算法:Gry-K-Means算法,并将算法应用于氧化铝回转窑火焰图像的聚类分析中。文中介绍了灰关联度及基于灰关联度聚类的基本原理,给出了相应的算法,并用VC++6·0实现了聚类算法及火焰图像聚类挖掘的原型机。对某氧化铝厂的实际数据进行了挖掘试验,结果表明了算法的有效性。算法思想可以扩展到其它挖掘方法上,具有一定推广价值。

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