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| 一种基于k-means算法的代表点估计方法 | |
| 引用本文： | 王世康,类淑河.一种基于k-means算法的代表点估计方法[J].中国海洋大学学报(自然科学版),2023(S1):184-189. |
| 作者姓名： | 王世康 类淑河 |
| 作者单位： | 中国海洋大学数学科学学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(U1706226)资助~~； |
| 摘 要： | 本文讨论了基于k-means算法的代表点估计。根据k-means算法对偏进行校正，给出了一维连续分布代表点估计的新方法(Revised k-means, RKM方法)。以一维正态分布为例将该算法求解的代表点应用于核密度估计，比较了随机样本(独立同分布)、修改的Monte Carlo方法、数论方法的样本(伪Monte Carlo方法)和RKM方法基于这4类近似离散统计分布的代表点的核密度估计，其中RKM代表点表现效果最好。 |
| 关 键 词： | 代表点 聚类分析 正态分布 核密度估计 |