10.3969/j.issn.1001-2400.2018.04.014
叠加信息熵游走数据聚类算法
在数据聚类的过程中,由于样本数据空间分布的复杂性,相似度度量过程中的重复性以及算法的自适应性等问题,聚类算法往往无法得到正确的聚类结果.为了解决样本数据空间分布复杂的问题,提出叠加信息熵数据游走聚类算法.该算法通过在数值空间构建样本叠加信息熵场,并通过数据游走进行数据分割实现聚类.实验结果表明,该算法不仅可以获得较好的聚类效果,同时具有较高的数据自适应性.
聚类、信息熵、数据游走
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61432014,61172146,61201294;中央高校基本科研专项资金资助项目JB140225;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20120203120009,20121401120015
2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
75-79,154
