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唐品忠
作品数:
1
被引量:5
H指数:1
供职机构:
大连民族学院理学院
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发文基金:
中央高校基本科研业务费专项资金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
于玉海
大连民族学院理学院
孟佳娜
大连民族学院理学院
邓俐伶
大连民族学院理学院
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年份
1篇
2011
共
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一种改进的K均值聚类算法
被引量:5
2011年
针对传统K均值算法中采取的欧氏距离计算相似性的不足,提出一种新的相似性计算方法,并将这种方法与欧氏距离的度量方法进行了比较。在UC I基准数据集上的实验表明,该方法有更稳定的聚类结果,是一种比较有效的聚类度量方法。
孟佳娜
邓俐伶
于玉海
唐品忠
关键词:
聚类分析
K均值算法
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