改进型特征权重自调节K-均值聚类算法

摘要：

针对特征权重自调节K-均值聚类(FWSA-KM)算法对噪声敏感的问题,提出一种改进型特征权重自调节K-均值聚类(IFWSA-KM)算法.用一种非欧氏距离代替FWSA-KM算法中的欧氏距离,以增加聚类算法的抗噪声性能.通过用人工数据和真实数据的对比性实验,可验证IFWSA-KM算法的有效性.

关键词：聚类算法、特征权重、鲁棒性、非欧氏距离

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金资助项目2014JM8307

在线出版日期：2015-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：26-31