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针对目前的曲线聚类算法基于类内差异设计,造成不同类之间的曲线区分度不高的问题。在曲线拟合、曲线距离界定的基础上,构造新的目标函数,提出同时考虑类内和类间差异的曲线聚类算法。模拟结果显示,该曲线聚类能够提高聚类精度;针对NO2污染物小时浓度的实例分析表明,该曲线聚类算法具有更好的类间区分度。
一种加入类间因素的曲线聚类算法
【摘 要】
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针对目前的曲线聚类算法基于类内差异设计,造成不同类之间的曲线区分度不高的问题。在曲线拟合、曲线距离界定的基础上,构造新的目标函数,提出同时考虑类内和类间差异的曲线
【机 构】
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兰州财经大学统计学院
【出 处】
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智能系统学报
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家社科基金青年项目(14CTJ009,15CTJ004);全国统计科学研究重点项目(2017LZ43);陇原青年创新人才扶持计划项目(14GSD95)
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