张桂珍
- 作品数：2 被引量：41H指数：1
- 供职机构：上海财经大学继续教育学院更多>>
- 发文基金：国家教育部“211”工程更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于聚类准则函数的改进K-means算法被引量：41
- 2011年
- K-means算法所使用的聚类准则函数是将数据集中各个簇的误差平方值直接相加而得到的,不能有效处理簇的密度不均且大小差异较大的数据集。为此,将K-means算法的聚类准则函数定义为加权的簇内标准差之和,权重为簇内数据对象数占总数目的比例。同时,调整了传统K-means算法将数据对象重新分配给簇的方法,采用一个数据对象到中心点的加权距离代替传统K-means算法中的距离,将数据对象分配给使加权距离最小的中心点所在的簇。实验结果表明,针对模拟数据集的聚类,改进K-means算法可以明显减少大而稀的簇中数据对象被错误地分配到相邻的小而密簇的可能性,改善了聚类的质量;针对UCI数据集的聚类,改进算法使得各个簇更为紧凑,从而验证了改进K-means算法的有效性。
- 张雪凤张桂珍刘鹏
- 关键词：K-MEANS算法
- 印度软件服务业的发展对我国的启示
- 软件产业是信息产业的核心，也足国民经济和社会发展的基础性、战略性产业。我国软件产业虽然获得了长足的发展，但其规模与发展速度仍处于发达国家与周边发展中国家的“夹缝”之中。而软件被誉为“信息化的灵魂”，所以发展软件及软件服务...
- 张桂珍
- 关键词：软件产业产品质量
- 文献传递
