Automated Variable Weighting in k-Means Type Clustering
本内容整理自 Automated Variable Weighting in k-Means Type Clustering 这篇文章主要的创新点在于–给予特征向量的每个维度一个权重 ωj ω j ，称之为W-k-Means的方法。该方法主要用于数据挖掘和统计学中的特征筛选。 原始的K-means聚类方法不足之处在于，如果数据集当中混有大量随机噪音（也就是特征向量中有若干维在聚类过程中是不起作用的
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