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为估计数据集的聚类数目及获得较好的聚类性能,提出了一种基于灰关联测度的分裂式层次聚类算法.该算法用灰关联测度衡量数据对象之间的相似程度,以基于密度扩展的方式自顶向下分裂成不同层次的数据集划分;然后,根据灰关联测度定义聚类有效性指标;最后将有效性指标曲线极值点对应的聚类划分用于估计最佳聚类数目.实际数据和合成数据集的实验表明,与FCM聚类相比,该算法的聚类正确率平均提高3.7%,并且能够识别任意形状的簇. 相似文献
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基于主成分分析的雷达辐射源信号数量估计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂电磁环境中雷达辐射源数的估计问题,提出了一种新的信息论准则.这种方法通过对接收到的脉冲信号包络向量进行主成分分析提取包络的特征值,并利用特征值按降序排列的曲线分布特点构造新的信息论准则,估计雷达辐射源数目.计算机仿真实验表明,与已有的信息论准则相比,在低信噪比(4～8 dB)下,雷达辐射源数的估计正确率平均提高29%,运行效率平均提高0.09 s. 相似文献
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