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| 一种无监督数据驱动的学习算法 | |
| 引用本文： | 刘开第,庞彦军,周少玲,栗文国.一种无监督数据驱动的学习算法[J].控制与决策,2009,24(3):472-476. |
| 作者姓名： | 刘开第 庞彦军 周少玲 栗文国 |
| 作者单位： | 河北工程大学不确定性数学研究所 河北 邯郸 056038 |
| 摘 要： | 用代表点替代类均值代表类,用加权距离替代欧氏距离作为样本与类之间的相似性度量,由此建立一种新的无监督数据聚类算法.提取指标对分类所作贡献大小的量化值,以此为启发性知识定义加权距离,建立了用质心修正当前代表点的迭代算法.与均值聚类等序贯算法不同,基于质心的迭代算法的批处理性可消除输入产生的随机性干扰.采用IRIS数据和BreastCancer数据验证了该算法的有效性. |
| 关 键 词： | |
| 收稿时间： | 2008/1/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2008/4/28 0:00:00 |
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