华侨大学赵越--中文主页-- 基于偏序集的变权K-means聚类算法研究

基于偏序集的变权K-means聚类算法研究: 点击次数：; 发表刊物：统计与决策; 关键字：偏序集；K-means聚类；变权; 摘要：文章针对K-means聚类算法中属性权重不确定且易变的特性对聚类结果产生影响的问题，提出一种结合偏序集思想、利用属性优先程度代替精确权值的变权K-means聚类算法。首先，将属性按优先程度大小排序，构建含有权重次序的加权欧氏距离公式；其次，进行线性关系转换，并用矩阵形式表示，在列的累加基础上比较大小、迭代归类；最后，援引iris数据集进行检验。结果表明，该方法在实践中能较好地避免权重不确定带来的影响，验证了改进后算法的有效性和准确性。; 论文类型：期刊论文; 学科门类：管理学; 一级学科：工商管理; 文献类型：J; 卷号：39; 期号：8; 页面范围：35-39; ISSN号：1002-6487; 是否译文：否; CN号：42-1009/C; 发表时间：2023-04-01; DOI码：10.13546/j.cnki.tjyjc.2023.08.006; 影响因子：3.912

下一条：企业社会责任异化治理：一个持续改进模型