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孙秀芳
作品数:
1
被引量:2
H指数:1
供职机构:
河北工业大学计算机科学与软件学院
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发文基金:
河北省自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
隋玉敏
青岛科技大学信息科学技术学院
任志考
青岛科技大学信息科学技术学院
武优西
河北工业大学计算机科学与软件学...
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任志考
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隋玉敏
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孙秀芳
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1篇
小型微型计算...
年份
1篇
2014
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负投影梯度的特征权重Leader聚类算法
被引量:2
2014年
Leader算法是一种基于粗糙集的层次聚类算法,其聚类过程中各维特征贡献作用均等,这样的处理方法降低了主要特征在聚类中的贡献作用,从而影响聚类的效果.采用负投影梯度法对各维特征的权重进行自适应学习,从而优化地获得各维特征的权值,进而建立了基于负投影梯度法的特征权重Leader聚类算法.该算法强化了重要特征在聚类过程中的作用.聚类结果用"熵"和"精度"来评价,实验结果证明,改进后的聚类算法能够改善聚类的效果,验证了本文方法的可行性与有效性.
隋玉敏
孙秀芳
武优西
任志考
关键词:
聚类算法
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