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一种加权欧氏距离聚类方法 被引量:32
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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。 展开更多
关键词 聚类 权值 加权欧氏距离 四分位变异系数
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