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关系数据的中心权重模糊聚类算法
引用本文:贺杨成,王士同,江南.关系数据的中心权重模糊聚类算法[J].计算机应用,2010,30(12):3380-3384.
作者姓名:贺杨成  王士同  江南
作者单位:1. 江南大学2.
摘    要:k中心点算法仅仅用一个点去代表整个类显然是不足的,这必然会影响聚类结果的准确性。因此提出了一种关系数据的中心权重模糊聚类算法,在该算法中给每一个属于这个类的对象赋予一个中心权重以此来表示其作为这个类的代表对象的可能性程度,这种机制使类中的多个对象来代表整个类而不是利用类中的一个对象来代表整个类。实验结果表明,该算法能更好地发现数据集中潜在的内部结构及对象之间的关系,得到每个聚类结果更加准确的描述。

关 键 词:中心权重  模糊划分  关系数据  非相似性  
收稿时间:2010-05-14
修稿时间:2010-07-22

Weighted fuzzy clustering algorithm for relational data with multiple medoids
HE Yang-cheng,WANG Shi-tong,JIANG Nan.Weighted fuzzy clustering algorithm for relational data with multiple medoids[J].journal of Computer Applications,2010,30(12):3380-3384.
Authors:HE Yang-cheng  WANG Shi-tong  JIANG Nan
Abstract:
Keywords:weighted medoid                                                                                                                        fuzzy partition                                                                                                                        relational data                                                                                                                        dissimilarity
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