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针对以往很多聚类方法不适用于链状分布的样品的情况,运用簇的概念确定新的＂重心＂点,然后将原始意义上的＂距离＂改用弧度来表征,再运用神经网络来对样品进行聚类。应用著名的＂古斯塔夫森十字＂图形进行仿真实验。结果显示：该方法算法简洁,运算迅速,条理清晰,分类准确,适合于处理链状分布的聚类问题。
链状分布的神经网络聚类分析
【摘 要】
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针对以往很多聚类方法不适用于链状分布的样品的情况,运用簇的概念确定新的＂重心＂点,然后将原始意义上的＂距离＂改用弧度来表征,再运用神经网络来对样品进行聚类。应用著名的＂古斯
【机 构】
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安徽师范大学物理与电子信息学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年26期
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