基于AHP和CRITIC综合赋权的K-means算法

摘要：

传统的K-means算法认为被分析样本的各个属性在聚类中作用是相同，针对这种不足，提出一种基于AHP和CRITIC综合赋权的K-means聚类算法。首先利用CV-K-means方法计算每个属性的权重，从而两两进行比较得到判断矩阵。然后，根据层次分析法(AHP)确定各个属性的主观权重，再利用CRITIC方法确定各个属性的客观权重。采用差异系数法确定组合系数，实验证明该算法的聚类精确度高于传统K-means算法。

关键词：K-means、属性权重、AHP、CRITIC

所属期刊栏目：25

分类号：TP3;TP1

在线出版日期：2016-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：182-186