一种K-均值脸谱图聚类新算法

摘要：

Chernoff 脸谱图简单,类似卡通画,能图形化地表示多元数据.但脸谱图聚类算法具有主观性的巨大的对比工作量,脸谱特征分配困难.因此,本文提出一种新的脸谱图聚类算法,它合并了K均值聚类或模糊C均值聚类算法.IRIS和蔬菜油数据集的实验结果表明新算法优于传统的聚类算法.

关键词：脸谱图、多元数据、聚类、K均值聚类、模糊C均值聚类

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60474065;60504035;60605006;60671025;燕山大学优秀博士生科学基金

在线出版日期：2007-12-03（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：1916-1920