基于嚴(yán)格K-最臨近集的聚類算法及其分析.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文通過模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)嚴(yán)格κ-最臨近集的大小(SKNNκ)比一般的k-最臨近集(KNNκ)更能反映數(shù)據(jù)集密度的變化，給出了兩種基于嚴(yán)格κ-最臨近集的聚類算法，實(shí)驗(yàn)證明這些算法可以很好的區(qū)分不同密度、形狀和大小的類，并且抗噪能力好?！　”疚慕榻B了當(dāng)前主要的聚類分析方法和算法，并從實(shí)驗(yàn)和理論上分析了這些算法，指出優(yōu)缺點(diǎn)的根源；給出了CHAMELEON[5]方法的一種改進(jìn)。首先我們對(duì)CHAMELEON方法做了一個(gè)基本數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)在類問

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