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综合馆
分类属性数据量子聚类算法的改进
  • 摘要

    分析量子势能、量子力学中粒子分布机制和分类属性数据的量子聚类CQC(Categorical Quantum Clustering)算法.针对CQC算法存在的聚类效果对聚类度量尺度β较敏感,而β的选取往往凭经验确定没有通用原则,以及对线性可分数据聚类效果显著,但对线性不可分数据不能奏效等问题,通过引入新的相异性度量测度及聚类度量尺度步长βstep,重新定义紧致性指标ICD,提出一种改进的ICQC算法.该算法首先在不同粒度水平上划分数据样本产生初始类(簇),之后采用聚类中心间相异性测度最近邻方法合并初始类(簇)完成聚类.通过与CQC算法的实验比较,证明该算法具有更高的聚类效能,在CQC算法失效的情况下,也能获得良好的聚类效果.

  • 作者

    赵正天  赵小强  李炜  段晓燕  Zhao Zhengtian  Zhao Xiaoqiang  Li Wei  Duan Xiaoyan 

  • 作者单位

    兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃,兰州,730050/兰州石化职业技术学院电子电气工程系,甘肃,兰州,730060

  • 刊期

    2010年12期 ISTIC

  • 关键词

    分类属性  量子聚类  相异性度量测度  聚类度量尺度步长  紧致性指标 

参考文献
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3.228.24.192