邱烨
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- 面向限制K-means算法的迭代学习分配次序策略
- 结合关联限制K-means算法能有效地提高聚类结果，却对数据对象分配次序非常敏感。为获得一个好的分配次序，提出了一种基于分配次序聚类不稳定性的迭代学习算法。根据Cop-Kmeans算法稳定性的特点，采用迭代思想，逐步确定...
- 邱烨何振峰
- 关键词：聚类分析半监督聚类K-MEANS
- 文献传递
- 面向限制K-means算法的迭代学习分配次序策略
- 2012年
- 结合关联限制K-means算法能有效地提高聚类结果,但对数据对象分配次序却非常敏感。为获得一个好的分配次序,提出了一种基于分配次序聚类不稳定性的迭代学习算法。根据Cop-Kmeans算法的稳定性特点,采用迭代思想,逐步确定数据对象的稳定性,进而确定分配次序。实验结果表明,基于分配次序聚类不稳定性迭代学习算法有效地提高了Cop-Kmeans算法的准确率。
- 邱烨何振峰
- 关键词：聚类分析半监督聚类K-MEANS
- 结合限制评估的半监督聚类
- 数据挖掘是从大量数据中发掘出隐含的、先前未知的,并具有潜在价值的模式或者知识的过程。作为数据挖掘的一种基本方法,聚类分析利用数据对象间的相似性,把数据集划分成若干个类簇。从机器学习的角度,聚类分析被归为无监督学习方法,但...
- 邱烨
- 关键词：数据挖掘半监督聚类
- 文献传递
