计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (11): 178-179.
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摘要： 给出了一种以Reny熵为评价准则的聚类算法，通过非参数估计法估计密度函数，再利用类内熵和类间熵进行聚类和确定聚类的数目。这种算法不需要用户输入与聚类有关的参数，能根据由数据的分布的特性自动获取要聚类的数目，并能发现任意形状和任意大小的聚类。实验结果显示了算法的有效性和优越性。
关键词: 数据挖掘 熵 聚类算法
Abstract: A new clustering algorithm using Renyi＇s entropy as our similarity metric is presented. It estimates density function through the non-parameter estimation, cluster and find cluster number through within-cluster entropy and between-cluster entropy. The alg
Key words: Data mining, Entropy, Clustering algorithm
. 一种基于熵的聚类算法[J]. 计算机科学, 2007, 34(11): 178-179. https://doi.org/
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