基于广义信息距离的直接聚类算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 夏士雄; 丁世飞; 史忠植; 靳奉祥 |
| 刊名 | 计算机研究与发展
 |
| 出版日期 | 2007 |
| 期号 | 第4期页码:674~679页 |
| 关键词 | 离散量 离散增量 广义信息距离 直接聚类 |
| 英文摘要 | 提出了基于广义信息距离的直接聚类算法.基于信息理论给出了离散量的基本概念，讨论并证明了离散量的一个基本不等式，进而给出了离散增量的概念.在分析距离测度的基础上，提出了广义信息距离(GID)、改进的广义信息距离(IGID)，建立了基于GID，IGID的直接聚类算法，并对土地肥力数据资料进行了聚类分析.结果表明，建立的算法与传统的聚类算法相比，算法原理简便、对数据本身的维数与分布要求不高，且具有较好的聚类效果. |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2010-10-13 |
| 源URL | [http://ictir.ict.ac.cn/handle/311040/607]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_2007年中文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 夏士雄,丁世飞,史忠植,等. 基于广义信息距离的直接聚类算法[J]. 计算机研究与发展,2007(第4期):674~679页. |
| APA | 夏士雄,丁世飞,史忠植,&靳奉祥.(2007).基于广义信息距离的直接聚类算法.计算机研究与发展(第4期),674~679页. |
| MLA | 夏士雄,et al."基于广义信息距离的直接聚类算法".计算机研究与发展 .第4期(2007):674~679页. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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