论文研究-一种融合变异系数的k-mean聚类分析方法.pdf

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文件名称：论文研究-一种融合变异系数的k-mean聚类分析方法.pdf
文件大小：510KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 04:09:08
论文研究 K-means聚类算法的性能依赖于距离度量的选择，k-means算法将欧几里德距离作为最常用的距离度量方法。欧氏距离认为所有属性在聚类中作用是相同的，但是这种距离度量方法并不能准确反映样本间的相异性。针对这种不足，提出了融合变异系数的k-means聚类分析方法（CV-k-means），利用变异系数权重向量来减少不相关属性的影响。实验结果表明，该方法的聚类结果优于k-means算法。