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一种加权欧氏距离聚类方法
被引:34
作者
:
董旭
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
信息工程大学信息工程学院
董旭
魏振军
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
信息工程大学信息工程学院
魏振军
机构
:
[1]
信息工程大学信息工程学院
来源
:
信息工程大学学报
|
2005年
/ 01期
关键词
:
聚类;
权值;
加权欧氏距离;
四分位变异系数;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
聚类是数据挖掘的一种常用技术,最常用的距离度量方法是欧几里得距离,但运用加权欧氏距离需要对数据的实际意义有一定了解,并且要求分析者具有相关的专业知识,而在实际操作中这一点很难保证。本文提出了一种在对数据没有任何先验信息的情况下,如何运用加权欧氏距离有效进行聚类的方法。并结合实例,说明在一定条件下,这种加权欧氏距离聚类方法能显著提高聚类质量。
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页码:23 / 25
页数:3
相关论文
共 3 条
[1]
加权欧氏距离及其应用
刘瑞元
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
青海师范大学数学系西宁
刘瑞元
[J].
数理统计与管理,
2002,
(05)
: 17
-
19
[2]
数据分析.[M].范金城;梅长林编著;.科学出版社.2002,
[3]
SAS系统SAS/STAT软件使用手册.[M].高惠璇等编译;.中国统计出版社.1997,
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共 3 条
[1]
加权欧氏距离及其应用
刘瑞元
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引用数:
0
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青海师范大学数学系西宁
刘瑞元
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数理统计与管理,
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