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本文提出了一种新的聚类算法--覆盖聚类算法。该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行了比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。
一种新的聚类算法——覆盖聚类算法(CCA)
【摘 要】
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本文提出了一种新的聚类算法--覆盖聚类算法。该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效
【机 构】
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安徽大学人工智能研究所,智能计算与信号处理重点实验室,230039
【出 处】
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第十四届中国神经网络学术会议
【发表日期】
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2004年期
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