一種基于平均相對偏差的聚類算法

在k-means算法基礎(chǔ)上,提出利用平均相對偏差對數(shù)據(jù)的維分布密集度進(jìn)行度量,并根據(jù)空間分布的密集度動態(tài)地給屬性賦予權(quán)值.在計(jì)算平均相對偏差時,度量值與平均值問的偏差沒有被平方,在一定程度上降低了孤立點(diǎn)的影響,與標(biāo)準(zhǔn)差相比具有更強(qiáng)的魯棒性.仿真結(jié)果表明,基于平均相對偏差的聚類算法提高了聚類的質(zhì)量.

作 者： 聶舟 程遠(yuǎn)國 NIE Zhou CHENG Yuan-guo   作者單位： 聶舟,NIE Zhou(海軍工程大學(xué),電子工程學(xué)院,湖北,武漢,430033)

程遠(yuǎn)國,CHENG Yuan-guo(海軍工程大學(xué),電子工程學(xué)院,湖北,武漢,430033;華中科技大學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖北,武漢,430074) 

刊 名： 兵工自動化  ISTIC 英文刊名： ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION  年，卷(期)： 2008 27(8)  分類號： O174  關(guān)鍵詞： 聚類   k-means   平均相對偏差  

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