计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
35期
114-117
,共4页
k-means算法%相异性度量%权%变异系数
k-means算法%相異性度量%權%變異繫數
k-means산법%상이성도량%권%변이계수
K-means聚类算法的性能依赖于距离度量的选择,k-means算法将欧几里德距离作为最常用的距离度量方法.欧氏距离认为所有属性在聚类中作用是相同的,但是这种距离度量方法并不能准确反映样本间的相异性.针对这种不足,提出了融合变异系数的k-means聚类分析方法(CV-k-means),利用变异系数权重向量来减少不相关属性的影响.实验结果表明,该方法的聚类结果优于k-means算法.
K-means聚類算法的性能依賴于距離度量的選擇,k-means算法將歐幾裏德距離作為最常用的距離度量方法.歐氏距離認為所有屬性在聚類中作用是相同的,但是這種距離度量方法併不能準確反映樣本間的相異性.針對這種不足,提齣瞭融閤變異繫數的k-means聚類分析方法(CV-k-means),利用變異繫數權重嚮量來減少不相關屬性的影響.實驗結果錶明,該方法的聚類結果優于k-means算法.
K-means취류산법적성능의뢰우거리도량적선택,k-means산법장구궤리덕거리작위최상용적거리도량방법.구씨거리인위소유속성재취류중작용시상동적,단시저충거리도량방법병불능준학반영양본간적상이성.침대저충불족,제출료융합변이계수적k-means취류분석방법(CV-k-means),이용변이계수권중향량래감소불상관속성적영향.실험결과표명,해방법적취류결과우우k-means산법.
