计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2009年
16期
192-194
,共3页
模糊K-Modes聚类算法%相异度量%类中心
模糊K-Modes聚類算法%相異度量%類中心
모호K-Modes취류산법%상이도량%류중심
传统的模糊K-Modes聚类算法采用简单匹配方法度量对象与Mode之间的相异程度,没有充分考虑Mode对类的代表程度,容易造成信息的丢失,弱化了类内的相似性.针对上述问题,通过对象对类的隶属度反映Mode对类的代表程度,提出一种新的相异度量,并将它应用于传统的模糊K-Modes聚类算法.与传统的K-Modes和模糊K-Modes聚类算法相比,该相异度量是有效的.
傳統的模糊K-Modes聚類算法採用簡單匹配方法度量對象與Mode之間的相異程度,沒有充分攷慮Mode對類的代錶程度,容易造成信息的丟失,弱化瞭類內的相似性.針對上述問題,通過對象對類的隸屬度反映Mode對類的代錶程度,提齣一種新的相異度量,併將它應用于傳統的模糊K-Modes聚類算法.與傳統的K-Modes和模糊K-Modes聚類算法相比,該相異度量是有效的.
전통적모호K-Modes취류산법채용간단필배방법도량대상여Mode지간적상이정도,몰유충분고필Mode대류적대표정도,용역조성신식적주실,약화료류내적상사성.침대상술문제,통과대상대류적대속도반영Mode대류적대표정도,제출일충신적상이도량,병장타응용우전통적모호K-Modes취류산법.여전통적K-Modes화모호K-Modes취류산법상비,해상이도량시유효적.
