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| 稿件标题： | 一种改进K均值的小样本聚类算法 |
| 稿件作者： | 刘畅1,2，肖斌1，蒋铁军1，苏凯1，何鹏翔1，王成宇1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.S1.057 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 信息熵； |
| 文章摘要： | 通过肘方法确定类别数，采取平方差半径法选择聚类种子中心，优化聚类中心的重新选择，采用熵权法对数据对象的属性赋权修正对象间的欧式距离，计算属性间的作用差异。结果表明，在类别数不变，添加异常数据后，对于维度低、类别间差异大的小样本数据，改进算法在执行效率几乎等同的情况下比原算法精确、稳定。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(61802425)；国家社会科学基金军事学项目(16GJ003105) |
| 引用本文格式： | 刘畅，肖斌，蒋铁军，等.一种改进K均值的小样本聚类算法［J］.兵器装备工程学报，2021,42(S1):266-270. LIU Chang, XIAO Bin, JIANG Tiejun, et al.Small Sample Clustering Algorithm with Improved K Means［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(S1):266-270. |
| 刊期名称： | 2021年增刊1期 |
| 出版时间： | 2021年7月 |
| 上线时间： | 2021年7月27日 |
| 浏览次数： | 2522 |
| 下载次数： | 545 |
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