Automated Variable Weighting in k-Means Type Clustering

本內容整理自 Automated Variable Weighting in k-Means Type Clustering 這篇文章主要的創新點在於–給予特徵向量的每個維度一個權重 ωj ω j ，稱之爲W-k-Means的方法。該方法主要用於數據挖掘和統計學中的特徵篩選。 原始的K-means聚類方法不足之處在於，如果數據集當中混有大量隨機噪音（也就是特徵向量中有若干維在聚類過程中是不起作用的

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