【摘 要】
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K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法,在众多聚类算法的性能比较中,该算法具有效率高、可发现任意聚类形状、对数据输入顺序不敏感、且对于高维数据也有较好的性能,而得
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K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法,在众多聚类算法的性能比较中,该算法具有效率高、可发现任意聚类形状、对数据输入顺序不敏感、且对于高维数据也有较好的性能,而得到广泛的应用,但是K-means算法需要事先指定K值,并且对于“噪音”和孤立点数据敏感。因此针对K-means算法的以上缺点提出了新算法,从以下两点对传统的K-means算法进行了改进。首先,将文档集合分成一定规模的子文档集,串行聚类。其次,在聚类中心的选择上使用遗传算法的选择、变异操作确定。并且通过实验证明了,该算法无论是在聚类中心选择的精确性还是聚类结果的准确性都得到了提高。
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