WeDIV – An improved k-means clustering algorithm with a weighted distance and a novel internal validation index

Designing appropriate similarity metrics (distance) and estimating the optimal number of clusters have been two important issues in cluster analysis. This study proposed an improved k-means clustering algorithm involving a Weighted Distance and a novel Internal Validation index (WeDIV). The weighted...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Egyptian informatics journal Ročník 23; číslo 4; s. 133 - 144
Hlavní autoři:	Ning, Zilan, Chen, Jin, Huang, Jianjun, Sabo, Umar Jlbrilla, Yuan, Zheming, Dai, Zhijun
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.12.2022 Elsevier
Témata:	Clustering EP_dis formula omitted Internal validation index RCH Weighted distance EP_dis Internal validation index Weighted distance Clustering RCH
ISSN:	1110-8665, 2090-4754
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!