《表1 两点相异度度量表》

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《类不平衡数据的卡方聚类算法研究》

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表1为两种不同度量公式的计算结果。传统的K-Means聚类用欧氏距离，计算结果为||dc1||与||dc2||，样本点d与簇中心c1的相异度小与d与c2的相异度，d被划入到c1所代表的簇中；L（d，c1）与L（d，c2）为本文度量公式计算结果，表1中L（d，c2）小与L（d，c1），d将划入第二个簇中。样本点d的真实的簇标签是第二个类，表明本文提出的相异度公式能更准确的划分d点。