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改进的K-means算法在维文连体段聚类中的应用
被引量：
1
1
作者
张建周
哈力木拉提.买买提
陈晓娇
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第14期135-138,254,共5页
在维吾尔文文字识别中,能否有效地聚类将直接影响识别结果的好坏。为改善聚类效果,针对维吾尔文连体段聚类,提出了一种改进的K-means聚类算法。该算法首先采用等间距法多次选择类中心,然后选择最佳码本和利用有效相似比来动态调整聚类个...
在维吾尔文文字识别中,能否有效地聚类将直接影响识别结果的好坏。为改善聚类效果,针对维吾尔文连体段聚类,提出了一种改进的K-means聚类算法。该算法首先采用等间距法多次选择类中心,然后选择最佳码本和利用有效相似比来动态调整聚类个数K,最后完成了连体段聚类。实验结果表明:与传统K-means算法相比,改进的K-means算法得到了较好聚类效果,聚类正确率达90%以上。
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关键词
维吾尔文文字识别
连体段
聚类算法
等间距法
有效相似比
正确率
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职称材料
题名
改进的K-means算法在维文连体段聚类中的应用
被引量：
1
1
作者
张建周
哈力木拉提.买买提
陈晓娇
机构
新疆大学信息科学与工程学院多语种信息技术重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第14期135-138,254,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61032008
No.61163031
No.60863009)
文摘
在维吾尔文文字识别中,能否有效地聚类将直接影响识别结果的好坏。为改善聚类效果,针对维吾尔文连体段聚类,提出了一种改进的K-means聚类算法。该算法首先采用等间距法多次选择类中心,然后选择最佳码本和利用有效相似比来动态调整聚类个数K,最后完成了连体段聚类。实验结果表明:与传统K-means算法相比,改进的K-means算法得到了较好聚类效果,聚类正确率达90%以上。
关键词
维吾尔文文字识别
连体段
聚类算法
等间距法
有效相似比
正确率
Keywords
Uyghur
character
recognition
word-part
clustering
algorithm
equal
interval
method
effective
similarity
ratio
accuracy
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的K-means算法在维文连体段聚类中的应用
张建周
哈力木拉提.买买提
陈晓娇
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
1
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职称材料
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