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凝聚层次聚类方法的有效算法。(英语) 京保0563.62034
当n个对象以成对的不同矩阵为特征时,它们可以通过许多顺序的、聚集的、层次的、不重叠的聚类方法中的任何一种进行聚类。这些SAHN聚类方法是由一个范例算法定义的,在最坏的情况下,通常需要\(O(n^3)\)时间来聚类对象。我们描述了一个在最坏情况下需要\(O(n^2\logn)\)时间的SAHN聚类算法。当SAHN聚类方法表现出合理的空间失真特性时,进一步的改进是可能的。我们在有效构造最近邻链的基础上,采用了一种SAHN聚类算法,得到了一个在最坏情况下需要(O(n^2))时间和空间的合理通用的SAHN聚类算法。
当n个对象以实数的k元组为特征时,它们可以用形心SAHN聚类方法中的任何一个进行聚类。这些方法是基于一个几何模型,在这个几何模型中,簇由k维实空间中的点表示,聚集的点由单个(质心)点代替。对于这个模型,我们解决了一类涉及点对称凸对象的特殊布局问题,并利用它设计了一个有效的质心聚类算法。

理学硕士:
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
62-04年 有关统计问题的软件、源代码等
68问25 算法与问题复杂度分析
软件:
15岁
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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