具有加权特性的弹性网络聚类算法研究

衣俊艳; 吴博雅; 雍巧玲

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具有加权特性的弹性网络聚类算法研究

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聚类分析是数据挖掘中重要内容之一,也是人们分析数据的重要工具.针对聚类分析中存在易受噪声干扰、高维数据聚类结果不佳等问题,对弹性网络进行了加权聚类方向的研究.该算法考虑到数据集中各特征属性在聚类过程中不同的重要程度,重新构造关联数据点、聚类中心点的能量函数,利用弹性网络算法的求解模式,结合极大熵原理、模拟退火思想,提出一种具有加权特性的弹性网络聚类算法.该算法无需人工指导训练,便可以自学习地求解出高质量的聚类结果.通过不同维度、不同数量级的随机数据集和UCI真实数据集仿真实验,验证了算法的有效性和稳定性.相较于传统聚类算法,该算法显著提高了聚类质量.

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来源
《计算机工程与应用》 |2020年第22期|55-65|共11页
作者
衣俊艳; 吴博雅; 雍巧玲;
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作者单位

北京建筑大学电气与信息工程学院北京 100044;

北京建筑大学电气与信息工程学院北京 100044;

喀什大学计算机科学与技术学院新疆喀什 844000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
聚类分析; 数据挖掘; 弹性网络; 加权; 统计力学;

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