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CABOSFV算法中集合稀疏差异度阈值确定方法
1
作者
宋艳
肖乾
《舰船科学技术》
北大核心
2006年第1期99-102,共4页
在实际应用中,CABOSFV算法初始参数———集合稀疏差异度阈值b的确定是否合理,对聚类结果是否有效起决定作用。本文针对如何科学方便地确定集合稀疏差异度阈值b进行了深入研究,给出了集合稀疏差异度阈值确定方法,并通过该方法进行了实...
在实际应用中,CABOSFV算法初始参数———集合稀疏差异度阈值b的确定是否合理,对聚类结果是否有效起决定作用。本文针对如何科学方便地确定集合稀疏差异度阈值b进行了深入研究,给出了集合稀疏差异度阈值确定方法,并通过该方法进行了实例计算。计算结果表明,由于该方法能够确定聚类结果中类的对象组成最小数量,聚类结果的粗糙与精细程度可以人为控制,对聚类结果的准确及高效提供了很好的保证,能够为CABOSFV算法进行聚类提供合理的阈值。
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关键词
聚类
CABOSFV算法
集合稀疏差异度
阅值
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职称材料
题名
CABOSFV算法中集合稀疏差异度阈值确定方法
1
作者
宋艳
肖乾
机构
哈尔滨工程大学经济管理学院
中国船舶重工集团公司
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2006年第1期99-102,共4页
文摘
在实际应用中,CABOSFV算法初始参数———集合稀疏差异度阈值b的确定是否合理,对聚类结果是否有效起决定作用。本文针对如何科学方便地确定集合稀疏差异度阈值b进行了深入研究,给出了集合稀疏差异度阈值确定方法,并通过该方法进行了实例计算。计算结果表明,由于该方法能够确定聚类结果中类的对象组成最小数量,聚类结果的粗糙与精细程度可以人为控制,对聚类结果的准确及高效提供了很好的保证,能够为CABOSFV算法进行聚类提供合理的阈值。
关键词
聚类
CABOSFV算法
集合稀疏差异度
阅值
Keywords
cluster
CABOSFV algorithm
set-square-difference
threshold
分类号
O144 [理学—基础数学]
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作者
出处
发文年
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1
CABOSFV算法中集合稀疏差异度阈值确定方法
宋艳
肖乾
《舰船科学技术》
北大核心
2006
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