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提出一种基于改进马氏距离的模糊C聚类算法,先通过对数据集进行加权,然后对数据的马氏距离进行协方差处理。研究结果表明:该方法可以对高相关属性的数据集进行有效分类,能降低分错率,该方法具有可行性和有效性。
基于改进马氏距离的模糊C聚类研究
【摘 要】
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提出一种基于改进马氏距离的模糊C聚类算法,先通过对数据集进行加权,然后对数据的马氏距离进行协方差处理。研究结果表明:该方法可以对高相关属性的数据集进行有效分类,能降
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【出 处】
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中南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年S2期
【基金项目】
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甘肃省高校基本科研业务费项目省财政厅项目(1203ZTC061);甘肃省制造业信息化工程技术研究中心开放基金资助项目(1112RJZA028)
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