期刊文章详细信息
一种基于熵和均方差法综合赋权的K-means算法
An Attribute Weighting K-means Algorithm Based on Synthetic Weight
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]河南商业高等专科学校现代教育与实验中心,河南郑州450045 [2]郑州大学教育技术中心,河南郑州450052 [3]郑州大学信息工程学院,河南郑州450052
年 份：2010
期 号：4
起止页码：34-36
语 种：中文
收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊
摘 要：在传统的K-means聚类算法基础上,本文提出一种基于熵和均方差法综合赋权的Syn-K-means算法。引入综合权重提高聚类结果的类内相似度,从而提高聚类精度。算法中特征权重的计算基于概率论中数字特征的基本描述方法——均方差和信息论中信息特征的基本度量方法——熵;综合赋权系数的选择采用主观设定法求解。实验结果表明,Syn-K-means算法在聚类精度方面优于标准的K-means算法。
关 键 词：K-均值算法 综合权重 均方差 熵
分 类 号：TP18]
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