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新的聚类中心构造算法及类别判定方法
引用本文:令狐大智,李陶深.新的聚类中心构造算法及类别判定方法[J].计算机工程与设计,2008,29(9):2320-2323.
作者姓名:令狐大智  李陶深
作者单位:1. 广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004;广西财经学院,计算机与信息管理系,广西,南宁,530003
2. 广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004
基金项目:广西自然科学基金 , 广西科技攻关项目
摘    要:从解决数据集合对应的图形不规则性问题出发,提出虚拟数字实体化观点,并在此基础上提出基于相互约束的4点中心.边界算法和基于弹性生理论的数据归类判定方法.对比实验结果表明:4点中心-边界算法提高了核心数据对原有类别数据的代表性,较好地缓解了数据集合的图形不规则性问题;基于弹性理论的数据归类判定方法充分利用4点中心.边界算法的结果,获得较好的数据归类能力.

关 键 词:实体化  聚类中心  数据归类  判定方法  弹性理论  边界算法
文章编号:1000-7024(2008)09-2320-04
修稿时间:2007年5月21日

New structure algorithm of clustering center and category determination method
LINGHU Da-zhi,LI Tao-shen.New structure algorithm of clustering center and category determination method[J].Computer Engineering and Design,2008,29(9):2320-2323.
Authors:LINGHU Da-zhi  LI Tao-shen
Affiliation:LINGHU Da-zhi1,2,LI Tao-shen1(1.School of Computer , Electronic Information,Guangxi University,Nanning 530004,China,2.Department of Computer , Information,Guangxi University of Finance , Economics,Nanning 530003,China)
Abstract:With the view to solve the graph non-regularity problem corresponding to data set,the virtual digital substantialization view-point is presented,and in this foundation proposes 4 central-boundaries algorithm based on restriction and data classification method based on elasticity theory.The experimental results show that 4 central-boundaries algorithm enhance the core data representation to the original category data,alleviate graph irregular problem of data aggregate well,and data classification method base...
Keywords:substantialization  clustering center  data classify  classification method  elasticity theory  boundaries algorithm  
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