作者：卢俊杰,黄金泉,鲁峰 单位：华北计算技术研究所 出版：《计算机工程与应用》2020年第09期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSGG2020090200 DOC编号：DOCJSGG2020090209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • K均值聚类算法是聚类领域最知名的方法之一，然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类，忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响，导致聚类边缘样本容易被误聚类，且算法易局部收敛，聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足，提出了似然K均值聚类算法，对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息，分别计算样本属于某一聚类的似然概率，能够有效提高聚类准确率。在人造数据集和基准数据集验证了似然K均值聚类算法的优越性，将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别，验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。

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