一种非独立同分布下针对数值型数据的PAM改进算法

韩冰; 姜合

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一种非独立同分布下针对数值型数据的PAM改进算法

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PAM算法是K-中心点算法中最具代表性的算法。在此算法中,相似性度量的计算方法仅假设数据对象属性之间是独立同分布,采用欧几里得距离公式来进行计算。但现实数据集中,数据对象属性之间是非独立同分布的,即它们之间都是相关联的。因此,本文针对数值型数据,在PAM算法中引入了数值型数据非独立同分布计算公式,将原本的皮尔森相关系数替换为斯皮尔曼等级相关系数,并进行了实验验证。结果显示,数值型数据非独立同分布计算公式的引入很好地提高了PAM算法的聚类精度。

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来源
《齐鲁工业大学学报：自然科学版》 |2019年第2期|P.56-61|共6页
作者
韩冰; 姜合;
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作者单位

[1]齐鲁工业大学(山东省科学院)计算机科学与技术学院;

济南250353;

[1]齐鲁工业大学(山东省科学院)计算机科学与技术学院;

济南250353;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类算法理论;
关键词
聚类; PAM算法; 相似性; 非独立同分布;

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