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聚类分析是数据挖掘的主要任务之一,而现有的聚类分析算法大多基于传统的相似性度量方法。该文在研究相似性度量的理论基础上,提出了一种新的相似性度量方法,该方法包含两个部分:总量相似度和结构相似度,进而提出了基于概率保真度的聚类分析算法,并通过实例分析证明该算法是合理可行的。
基于概率保真度的聚类分析算法及应用
【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘的主要任务之一,而现有的聚类分析算法大多基于传统的相似性度量方法。该文在研究相似性度量的理论基础上,提出了一种新的相似性度量方法,该方法包含两个
【机 构】
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韩山师范学院计算机科学与工程系
【出 处】
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电脑知识与技术：学术交流
【发表日期】
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2013年10X期
【基金项目】
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韩山师范学院博士启动基金(QD20111123)
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