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针对K-Means算法所存在的问题,提出了一种改进的K-Means算法,该方法通过选取相互距离最远的数据点作为初始聚类中心,能够很好地排除随机选取初始聚类中心点的影响。通过实验验证,相对于传统K-Means算法,改进K-Means算法能够获得更好的聚类效果。
优化初始聚类中心的K-Means算法
【摘 要】
：
针对K-Means算法所存在的问题,提出了一种改进的K-Means算法,该方法通过选取相互距离最远的数据点作为初始聚类中心,能够很好地排除随机选取初始聚类中心点的影响。通过实验
【机 构】
：
武警工程大学;
【出 处】
：
网络安全技术与应用
【发表日期】
：
2004年期
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