發(fā)布時間：2018-06-23 15:50

  本文選題：K-means + 多變量　； 參考：《科技通報》2017年12期

【摘要】：針對K-means聚類算法無法確定k值,并容易忽視在多維角度下進(jìn)行聚類的缺點,本文提出了改進(jìn)的多維度的加權(quán)的算法,在自適應(yīng)K-means聚類算法的基礎(chǔ)上引入了視圖權(quán)重和變量權(quán)重,得到了包含多層變量的目標(biāo)函數(shù),通過數(shù)學(xué)證明使得目標(biāo)函數(shù)最小化,得到最優(yōu)的聚類效果。實驗采用3個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集作為聚類研究的對象,通過與FCM算法比較,說明了本文算法在聚類方面具有良好的效果。
[Abstract]:For K-means clustering algorithm can not determine k value, and it is easy to ignore the shortcomings of clustering in multi-dimensional perspective, this paper proposes an improved multi-dimensional weighted algorithm, which introduces view weight and variable weight on the basis of adaptive K-means clustering algorithm. The objective function containing multi-layer variables is obtained. The objective function is minimized by mathematical proof and the optimal clustering effect is obtained. In the experiment, three standard data sets are used as the object of clustering research. Compared with FCM algorithm, this algorithm has a good effect on clustering.
【作者單位】： 甘肅中醫(yī)藥大學(xué);
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2057647