×
模态框(Modal)标题
在这里添加一些文本
关闭
关闭
提交更改
取消
确定并提交
×
模态框(Modal)标题
×
检索
E-mail
RSS
作者投稿和查稿
主编审稿
专家审稿
编委审稿
远程编辑
Toggle navigation
计算机工程
首页
期刊信息
杂志社
期刊介绍
收录及获奖情况
期刊订阅
在线期刊
iPad移动阅读平台
最新录用
当期目次
过刊浏览
阅读排行
全文下载排行
引用排行
Email Alert
RSS
作者中心
投稿指南
常见问题
编委会
主编
编委会
政策与道德声明
开放获取声明
出版道德声明
学术不端认定与处理
同行评审
下载中心
联系我们
English
作者投稿和查稿
主编审稿
专家审稿
编委审稿
远程编辑
×
文章快速检索
图/表 详细信息
一种划分聚类k值与中心初始化的改进方法
苏丰睿, 穆伟伟, 赵宣茗, 裘智峰
计算机工程, 2023, 49(
11
): 85-93. DOI:
10.19678/j.issn.1000-3428.0065422
图5
簇数与误差平方和的关系
本文的其它图/表
图1
肘部模糊示例
图2
PPD-SSE算法流程
图3
概率轮盘的构成
图4
RWR-kmeans++算法流程
表1
数据集信息
表2
实际簇数点对应的偏折角度
图6
轮廓系数法选取簇数的结果
表3
簇数预测准确率及运行时间
表4
RI指标评价初值对聚类结果的影响
表5
NMI指标评价初值对聚类结果的影响
表6
不同数据集的中心距离和
图7
优化前后对迭代中心的影响
图8
不同方法的聚类效果