具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Adaptive rough k-means clustering algorithm
粗糙聚类是不确定聚类算法中一种有效的聚类算法,这里通过分析粗糙k-means算法,指出了其中3个参数wl,Wu和ε设置时存在的缺点,提出了一种自适应粗糙k-means聚类算法,该算法能进一步优化粗糙k-means的聚类效果,降低对"噪声"的敏感程度,最后通过实验验证了算法的有效性.
周涛
宁夏医科大学,理学院,银川,750004;陕西理工学院,数学系,陕西,汉中,723000
计算机与自动化
粗糙集k-means 聚类算法自适应
《计算机工程与应用》 2010 (26)
Beamlet变换及其在SAR图像边缘检测中的应用
7-10,4
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60472072)陕西省教育厅科研项目(No.08JK241).
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