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一种加权欧氏距离聚类方法
被引量:
32
1
作者
董旭
魏振军
《信息工程大学学报》
2005年第1期23-25,共3页
聚类是数据挖掘的一种常用技术,最常用的距离度量方法是欧几里得距离,但运用加权欧氏距离需要对数据的实际意义有一定了解,并且要求分析者具有相关的专业知识,而在实际操作中这一点很难保证。本文提出了一种在对数据没有任何先验信息的...
聚类是数据挖掘的一种常用技术,最常用的距离度量方法是欧几里得距离,但运用加权欧氏距离需要对数据的实际意义有一定了解,并且要求分析者具有相关的专业知识,而在实际操作中这一点很难保证。本文提出了一种在对数据没有任何先验信息的情况下,如何运用加权欧氏距离有效进行聚类的方法。并结合实例,说明在一定条件下,这种加权欧氏距离聚类方法能显著提高聚类质量。
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关键词
聚类
权值
加权欧氏距离
四分位变异系数
下载PDF
职称材料
题名
一种加权欧氏距离聚类方法
被引量:
32
1
作者
董旭
魏振军
机构
信息工程大学信息工程学院
出处
《信息工程大学学报》
2005年第1期23-25,共3页
文摘
聚类是数据挖掘的一种常用技术,最常用的距离度量方法是欧几里得距离,但运用加权欧氏距离需要对数据的实际意义有一定了解,并且要求分析者具有相关的专业知识,而在实际操作中这一点很难保证。本文提出了一种在对数据没有任何先验信息的情况下,如何运用加权欧氏距离有效进行聚类的方法。并结合实例,说明在一定条件下,这种加权欧氏距离聚类方法能显著提高聚类质量。
关键词
聚类
权值
加权欧氏距离
四分位变异系数
Keywords
clustering
weight
Euclid distance with weights
quartile variability coefficient
分类号
O211 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种加权欧氏距离聚类方法
董旭
魏振军
《信息工程大学学报》
2005
32
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