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链状分布的神经网络聚类分析

Neural network clustering analyze for chainlike distribution

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【作者】 汪力冯源张持健

【Author】 WANG Li,FENG Yuan,ZHANG Chi-jian College of Physics and Electronic Information,Anhui Normal University,Wuhu,Anhui 241000,China

【机构】 安徽师范大学物理与电子信息学院安徽师范大学物理与电子信息学院 安徽芜湖241000安徽芜湖241000

【摘要】 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。

【Abstract】 Many of the methods of the clustering do not apply to the sample which has the chainlike distribution.In order to dissolve this problem,we find a new center of gravity by applying the concept of cluster,and instead of the distance which we always used by radian,then cluster the sample with Neural Network(NN).Finally the famous graph of "The cross of Gustafson" is used as an example.The result shows that this method is compact,rapid,clear and exact.It is fit for dealing with the clustering of the chainlike distribution.

【基金】 国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No60475017) ;安徽师范大学 2006 年博士研究基金;安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室 2006 年访问学者基金
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2007年26期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】79
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