《表6 层次聚类结果:聚类集成技术在地铁站点类型研究中的应用》
此外,由于集成聚类结果是在几个基聚类的基础上产生的,它综合了多种算法的特性,同时也带来了相对于单个算法集成聚类计算量更大的问题.因此聚类集成比较适用于高维度的数据集,由于高维度的数据内在特性总是比较复杂,而集成可以从多角度反映数据集的结构;还可以用于虽然数据是低维度,但是簇结构比较难发现的数据集,这种时候使用集成就可以提高划分的稳定性和准确性.
图表编号 | XD0045018500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.01 |
作者 | 游丽平、陈德旺、陈文、刘林 |
绘制单位 | 福州大学数学与计算机科学学院、福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室、福州大学数学与计算机科学学院、福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室、福州地铁公司运营分公司、福州地铁公司运营分公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |