ε1-距离聚类算法研究Ward聚类算法的推广

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摘要本文基于统计观测样本距离函数研究聚类算法.通过定义观测样本距离为组间组内对象的任意指数形式距离之差,引入ε1-距离算法（指数为1）,由此传统的Ward最小方差法（指数为2）进行了推广.该算法具有超度量性和空间扩张性.在分类问题应用中,相比传统聚类算法,该算法能够把具有几乎相同重心的高维样本数据给区分开来.

作者姚宁宁李倩男

机构地区中国地质大学(武汉)数学与物理学院

出处《信息系统工程》 2016年第10期135-137,140,共4页

关键词距离函数推广组间组内距离聚类算法

分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

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