计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
6期
1675-1677
,共3页
K-means%精确度%信息熵%属性赋权%初始聚类中心
K-means%精確度%信息熵%屬性賦權%初始聚類中心
K-means%정학도%신식적%속성부권%초시취류중심
为了进一步提高聚类的精确度,针对传统K-means算法的初始聚类中心产生方式和数据相似性判断依据,提出一种基于信息熵的精确属性赋权K-means聚类算法.首先利用熵值法对数据对象的属性赋权来修正对象间的欧氏距离,然后通过比较初聚类的赋权类别目标价值函数,选择高质量的初始聚类中心来进行更高精度和更加稳定的聚类,最后通过Matlab编程实现.实验证明该算法的聚类精确度和稳定性要明显高于传统K-means算法.
為瞭進一步提高聚類的精確度,針對傳統K-means算法的初始聚類中心產生方式和數據相似性判斷依據,提齣一種基于信息熵的精確屬性賦權K-means聚類算法.首先利用熵值法對數據對象的屬性賦權來脩正對象間的歐氏距離,然後通過比較初聚類的賦權類彆目標價值函數,選擇高質量的初始聚類中心來進行更高精度和更加穩定的聚類,最後通過Matlab編程實現.實驗證明該算法的聚類精確度和穩定性要明顯高于傳統K-means算法.
위료진일보제고취류적정학도,침대전통K-means산법적초시취류중심산생방식화수거상사성판단의거,제출일충기우신식적적정학속성부권K-means취류산법.수선이용적치법대수거대상적속성부권래수정대상간적구씨거리,연후통과비교초취류적부권유별목표개치함수,선택고질량적초시취류중심래진행경고정도화경가은정적취류,최후통과Matlab편정실현.실험증명해산법적취류정학도화은정성요명현고우전통K-means산법.
