改进型规模约束在聚类算法中的应用

朱顺痣; 符长虹; 刘利钊; 洪文兴

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改进型规模约束在聚类算法中的应用

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规模约束可有效改善聚类算法的性能,但是各类规模约束后所含实例对象数量不一致将降低聚类算法的性能.采用一种新的模式对各类进行了规模约束,并转化为线性规划问题进行求解.UCI标准数据集上的实验结果表明本算法与随机模式相比具有更好的聚类精度,即使当规模约束适当放宽后,聚类性能也可得到明显提升.提出的方法能够有效地提高聚类的准确性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2011年第8期|169-172|共4页
作者
朱顺痣; 符长虹; 刘利钊; 洪文兴;
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作者单位

厦门理工学院计算机科学与技术系;

厦门大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类声纳总机;
关键词
规模约束; 聚类; 线性规划; 随机模式;

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