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结合SOFM的改进CLARA聚类算法
被引量：
1
1
作者
段明秀
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第22期210-212,共3页
介绍了自组织特征映射(SOFM)算法及大规模应用聚类(CLARA)算法的基本思想,提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类,确定簇的数目k和神经元的连接权向量,然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为C...
介绍了自组织特征映射(SOFM)算法及大规模应用聚类(CLARA)算法的基本思想,提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类,确定簇的数目k和神经元的连接权向量,然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为CLARA算法的k个代表点的初始值的改进CLARA算法。实验结果表明,改进算法具有更高的聚类效率和更好的聚类质量。
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关键词
自组织特征映射
大规模应用聚类
聚类
替换代价
下载PDF
职称材料
题名
结合SOFM的改进CLARA聚类算法
被引量：
1
1
作者
段明秀
机构
吉首大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第22期210-212,共3页
文摘
介绍了自组织特征映射(SOFM)算法及大规模应用聚类(CLARA)算法的基本思想,提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类,确定簇的数目k和神经元的连接权向量,然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为CLARA算法的k个代表点的初始值的改进CLARA算法。实验结果表明,改进算法具有更高的聚类效率和更好的聚类质量。
关键词
自组织特征映射
大规模应用聚类
聚类
替换代价
Keywords
Self-Organizing
Feature
Maps（SOFM）
clustering
large
applications
（
clara
）
clustering
replace
cost
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合SOFM的改进CLARA聚类算法
段明秀
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
1
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