邱烨

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供职机构：福州大学更多>>
发文主题：半监督聚类K-MEANS算法K-MEANS聚类分析迭代学习更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
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面向限制K-means算法的迭代学习分配次序策略
《计算机科学》2012年第8期196-198,209,共4页邱烨 何振峰 
国家自然科学基金项目(60805042);福建省教育厅科技项目(JA11015)资助
结合关联限制K-means算法能有效地提高聚类结果,但对数据对象分配次序却非常敏感。为获得一个好的分配次序,提出了一种基于分配次序聚类不稳定性的迭代学习算法。根据Cop-Kmeans算法的稳定性特点,采用迭代思想,逐步确定数据对象的稳定性...
关键词：聚类分析 半监督聚类 K-MEANS 关联限制 
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