| 基于距离和密度的无监督聚类算法的研究 |
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| 引用本文： | 余小高,余小鹏. 基于距离和密度的无监督聚类算法的研究[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(7): 122-125,168 |
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| 作者姓名： | 余小高 余小鹏 |
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| 作者单位： | 1. 湖北经济学院信息管理学院,湖北,武汉,430205
2. 武汉工程大学经济管理学院,湖北,武汉,430073 |
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| 基金项目： | 湖北省大中型水库移民后期扶持政策监测评估中心项目 |
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| 摘 要： | 聚类是数据挖掘中非常有用的技术,可从大量数据中发现隐含的数据分布和模式,广泛地应用于电子商务、统计、模式识别和机械学习。在对聚类和DENCLUE算法分析的基础上,结合AKNNC算法的优点,提出基于距离和密度的无监督聚类算法PK-DE。然后论述了模糊簇的划分及参数k,讨论了参数σ和ξ的设置。最后给出了PKDE算法的具体实现方法,并分析了其正确性。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 DENCLUE 熵理论 |
ON UNSUPERVISED CLUSTERING ALGORITHM BASED ON DISTANCE AND DENSITY |
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| Yu Xiaogao,Yu Xiaopeng. ON UNSUPERVISED CLUSTERING ALGORITHM BASED ON DISTANCE AND DENSITY[J]. Computer Applications and Software, 2010, 27(7): 122-125,168 |
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| Authors: | Yu Xiaogao Yu Xiaopeng |
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| Keywords: | DENCLUE |
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