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一种改进的半监督K-Means聚类算法
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&&半监督聚类利用部分标签的数据辅助未标签的数据进行学习,从而提高聚类的性能。针对基于K-means的聚类算法发现非球状簇能力差的问题,本文提出新的处理思想,即把已标签数据对未标签数据的引力影响加入到类别分配决策中,给出了类与点的引力影响度定义,设计了带引力参数的半监督K-means聚类算法。实验表明,该算法在处理非球状簇分布的聚类时比现有的半监督K-means方法效果更好。
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3秒自动关闭窗口基于密度的改进BIRCH聚类算法--《计算机工程与应用》2013年10期
基于密度的改进BIRCH聚类算法
【摘要】：针对传统的BIRCH算法用直径来控制聚类的边界,对非球形聚类效果不佳,甚至会把非球状的簇分割为不同簇这一缺点,对BIRCH算法进行改进,改进算法首先建立多棵CF树,每棵CF树代表一个簇,并结合DBSCAN算法的密度可达的思想。该算法能对任意形状的簇进行准确的聚类。实验表明,算法能通过一次扫描进行有效聚类,时间复杂度与BIRCH算法相同,对大规模数据集具有较高的处理速度,实现了动态聚类,并可以准确地对任意形状的簇进行聚类并发现噪声点。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP311.13【正文快照】：
1前言聚类分析在模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用,是数据挖掘的重要研究领域。所谓聚类分析就是按照事物自身的属性,把事物划分成簇,使不同簇的事物相似性尽可能小,同簇的事物相似性尽可能大。现有的聚类算法主要分为4类:以k-means[1]算法为代表的分割聚类法、以BIRCH
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