冯进兰

作品数：1被引量：5H指数：1
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供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文主题：错误率K-均值FISHER线性判别均方聚类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
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基于Fisher线性判别率的加权K-means聚类算法被引量：5
《计算机应用研究》2010年第12期4439-4442,共4页杨鹤标 薛艳锋 冯进兰 沈项军 吴静丽 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009199);江苏大学高级人才资助项目(1283000347)
为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法。
关键词：K-均值 聚类 Fisher线性判别率 特征加权 熵 调整随机指标 类内错误率均方和 
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