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一種改進的BIRCH算法聚類方法

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　　為解決傳統(tǒng)BIRCH算法對數(shù)據(jù)對象輸入順序敏感、聚類結(jié)果不穩(wěn)定的問題，提出了一種改進的BIRCH算法。該算法將雷達信號偵察數(shù)據(jù)的脈沖載頻、脈沖重復(fù)間隔和脈沖寬度分別進行聚類，根據(jù)工程應(yīng)用中各參數(shù)量測誤差和系統(tǒng)誤差設(shè)定不同閡值。并且引入聚類簇的極大極小值作為聚類特征，使用層次樹的方法來構(gòu)建聚類特征模型，實現(xiàn)了雷達偵察數(shù)據(jù)的快速向下搜索及聚類。實驗結(jié)果表明，該方法是可行、有效的。

一種改進的BIRCH算法聚類方法

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