摘要: 聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一。近年来,为了提高聚类质量,借鉴和引入了分类领域特征选择及特征赋权思想,提出了一些基于特征赋权的聚类算法。在这些研究基础上,本文提出了一种基于密度的初始中心点选择算法,并借鉴文[1]所提出的特征赋权方法,给出了一种改进的基于特征赋权的K均值算法。实验表明该算法能较为稳定地得到较高质量的聚类结果。
任江涛 施潇潇 孙婧昊 黄焕宇 印鉴. 一种改进的基于特征赋权的K均值聚类算法[J]. 计算机科学, 2006, 33(7): 186-187. https://doi.org/
REN Jiang-Tao, SHI Xiao-Xiao ,SUN Jin-Hao, HUANG Huan-Yu, YIN Jian (Department of Computer Science,Zhongshan University,Guangzhou 510275). [J]. Computer Science, 2006, 33(7): 186-187. https://doi.org/