期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于环形数据集的改进K-means聚类算法
被引量:
1
1
作者
曾怡苗
《软件》
2021年第11期74-76,共3页
K-means聚类算法是一种以距离为依据进行聚类的算法,原理简单且便于处理数据,但对于呈环形分布的数据集,传统的K-means算法的聚合结果并不理想。因此,本文提出了基于环形数据集的改进K-means聚类算法,引进了原点相对距离差的概念,将欧...
K-means聚类算法是一种以距离为依据进行聚类的算法,原理简单且便于处理数据,但对于呈环形分布的数据集,传统的K-means算法的聚合结果并不理想。因此,本文提出了基于环形数据集的改进K-means聚类算法,引进了原点相对距离差的概念,将欧氏距离的计算改进为原点相对距离差的计算,使得数据集聚类为环形状。实验结果表明,改进的K-means聚类算法处理呈环形分布的数据集效果更好。
展开更多
关键词
K-MEANS聚类算法
环形分布数据集
原点相对距离差
下载PDF
职称材料
题名
基于环形数据集的改进K-means聚类算法
被引量:
1
1
作者
曾怡苗
机构
湖南科技大学数学与计算科学学院
出处
《软件》
2021年第11期74-76,共3页
文摘
K-means聚类算法是一种以距离为依据进行聚类的算法,原理简单且便于处理数据,但对于呈环形分布的数据集,传统的K-means算法的聚合结果并不理想。因此,本文提出了基于环形数据集的改进K-means聚类算法,引进了原点相对距离差的概念,将欧氏距离的计算改进为原点相对距离差的计算,使得数据集聚类为环形状。实验结果表明,改进的K-means聚类算法处理呈环形分布的数据集效果更好。
关键词
K-MEANS聚类算法
环形分布数据集
原点相对距离差
Keywords
K-means clustering algorithm
circular distribution data set
relative distance diff erence of origin
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于环形数据集的改进K-means聚类算法
曾怡苗
《软件》
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部