论文摘要
在没有先验知识的前提下,聚类是分析样本集中不同类簇的有效方式。文中提出了一种基于改进力导向模型的聚类算法。为实现样本数据预处理的类内聚集和类间分离效果,设计了基于样本点局部密度和样本间距离的吸引力计算方法、基于样本点近邻连通图中边的介数的排斥力计算方法。实验结果表明,文中算法能够使得类内样本点更加聚集、类间样本点更加分离,可以有效地提高聚类的正确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘风剑,刘向阳
关键词: 力导向模型,局部密度,聚类,边介数
来源: 信息技术 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 河海大学理学院
基金: 国家自然科学基金(61001139)
分类号: O157.5
DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.10.011
页码: 51-54+58
总页数: 5
文件大小: 1006K
下载量: 43
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