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一種改進(jìn)的BIRCH算法聚類(lèi)方法

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　　為解決傳統(tǒng)BIRCH算法對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象輸入順序敏感、聚類(lèi)結(jié)果不穩(wěn)定的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的BIRCH算法。該算法將雷達(dá)信號(hào)偵察數(shù)據(jù)的脈沖載頻、脈沖重復(fù)間隔和脈沖寬度分別進(jìn)行聚類(lèi)，根據(jù)工程應(yīng)用中各參數(shù)量測(cè)誤差和系統(tǒng)誤差設(shè)定不同閡值。并且引入聚類(lèi)簇的極大極小值作為聚類(lèi)特征，使用層次樹(shù)的方法來(lái)構(gòu)建聚類(lèi)特征模型，實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)偵察數(shù)據(jù)的快速向下搜索及聚類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是可行、有效的。

一種改進(jìn)的BIRCH算法聚類(lèi)方法

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