论文研究一种基于局部密度的核Kmeans算法.pdf 上传者:weixin_39882200 2019-08-16 12:55:32上传 PDF文件 395.4KB 热度 56次 针对核K-means算法初始聚类中心点难以确定等问题,提出了一种基于局部密度的核K-means算法,该方法利用每个样本的局部相对密度来选择具有高密度且低相似性的样本来生成初始类中心点。实验结果表明,该算法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响,并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况,最终可以生成质量较高且波动性较小的聚类。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 weixin_39882200 资源:31108 粉丝:3 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台,下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容!联系邮箱:server@dude6.com