【摘 要】
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传统聚类方法采用欧氏距离作为测量尺度,变量间的相关性会造成聚类结果失真.文章提出了K均值和马田系统相结合的聚类方法.首先对所有数据进行K均值聚类,生成K个初始类;其次对
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,南京210094;南京师范大学泰州学院,江苏泰州225300;南京理工大学经济管理学院,南京210094
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传统聚类方法采用欧氏距离作为测量尺度,变量间的相关性会造成聚类结果失真.文章提出了K均值和马田系统相结合的聚类方法.首先对所有数据进行K均值聚类,生成K个初始类;其次对每个初始类采用基于稳健马氏距离的异常值检测方法剔除异常值,构建K个稳健马氏空间;最后计算每个数据在K个稳健马氏空间上的马氏距离,将其划入具有最小马氏距离值的类中.数值实验结果表明该方法能显著提高K均值聚类结果,与已有方法比较也表现出良好的聚类效果.
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