期刊文章详细信息
一种加权欧氏距离聚类方法
A Clustering Method of Euclid Distance with Weights
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002
年 份：2005
卷 号：6
期 号：1
起止页码：23-25
语 种：中文
收录情况：CSA-PROQEUST、INSPEC、普通刊
摘 要：聚类是数据挖掘的一种常用技术,最常用的距离度量方法是欧几里得距离,但运用加权欧氏距离需要对数据的实际意义有一定了解,并且要求分析者具有相关的专业知识,而在实际操作中这一点很难保证。本文提出了一种在对数据没有任何先验信息的情况下,如何运用加权欧氏距离有效进行聚类的方法。并结合实例,说明在一定条件下,这种加权欧氏距离聚类方法能显著提高聚类质量。
关 键 词：聚类 权值 加权欧氏距离 四分位变异系数
分 类 号：O211]
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