基于Fisher线性判别率的加权K-means聚类算法

摘要：

为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类.在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法.

关键词：K-均值、聚类、Fisher线性判别率、特征加权、熵、调整随机指标、类内错误率均方和

所属期刊栏目：27

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金资助项目BK2009199;江苏大学高级人才资助项目1283000347

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：4439-4442