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一种基于属性值变化程度定权的聚类算法
引用本文:杨扬,许厚泽,常军.一种基于属性值变化程度定权的聚类算法[J].测绘科学,2018(5):1-4.
作者姓名:杨扬  许厚泽  常军
作者单位:中国科学院测量与地球物理研究所,武汉430077;中国科学院大学,北京 100049 中国科学院测量与地球物理研究所,武汉,430077 国家测绘地理信息局第一大地测量队,西安,710054
基金项目:国家自然科学基金项目(41374021)
摘    要:针对经典K-means聚类算法以欧氏距离作为相似度判断法则进行聚类划分,而未考虑聚类对象的各属性值对聚类划分的影响程度存在差异的问题,该文提出了一种基于属性值变化程度定权的聚类算法。通过采用Iris dataset数据进行实验,该算法相对于其他聚类算法获得了更好的聚类效果,且该算法适用于生物物种分类、遥感影像识别等工作领域,能提高聚类运算的精准度。

关 键 词:聚类算法  K-means  定权  属性值

A weighted clustering algorithm based on attribute's variation
YANG Yang,XU Houze,CHANG Jun.A weighted clustering algorithm based on attribute's variation[J].Science of Surveying and Mapping,2018(5):1-4.
Authors:YANG Yang  XU Houze  CHANG Jun
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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