10.3969/j.issn.1000-7024.2007.02.002
聚类类别数目自动学习算法研究
在进行聚类分析的时候,许多算法需要事先给出聚类类别数目.如果在不了解原始数据内部结构的情况下,很难给出合适的聚类类别数目.因此,通过对目前的聚类算法的研究,提出了一种聚类类别数目自动学习算法.算法在分析原始数据的内在分布的基础上,通过统计分布测试,能够准确的判断数据分裂的合理性,最终得到能充分拟合原始数据的聚类类别数目.实验证明算法是可行并且是有效的.
聚类、类别数目、自动学习、假设检验、统计分布
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TP311.131(计算技术、计算机技术)
2007-04-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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