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针对传统聚类算法在处理某些非球形分布数据的不足,提出了一种基于样本协方差矩阵迹的聚类算法.该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别二次融合这三个主要步骤构成.仿真结果表明,与传统的 FCA相比,本文算法在无需聚类数目的情况下,处理某些非球形分布数据集时具有更好的聚类效果.
基于样本协方差矩阵迹的聚类算法
【摘 要】
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针对传统聚类算法在处理某些非球形分布数据的不足,提出了一种基于样本协方差矩阵迹的聚类算法.该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别二次融合这三个主要步骤构成.仿真结果表明,与传统的 FCA相比,本文算法在无需聚类数目的情况下,处理某些非球形分布数据集时具有更好的聚类效果.
【机 构】
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国防科技大学,武汉空军雷达学院
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2006年01期
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