【摘 要】
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K-means是一种经典的迭代划分聚类算法，但在每次迭代过程中，需要计算和比较每个数据点与所有中心点之间的距离，因此聚类过程时间开销大．利用影响空间数据结构，给出一种快速K-means
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41372349)资助;山西省社会发展攻关项目(20140313023-2)资助;山西省高校优秀青年学术带头人项目资助
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K-means是一种经典的迭代划分聚类算法，但在每次迭代过程中，需要计算和比较每个数据点与所有中心点之间的距离，因此聚类过程时间开销大．利用影响空间数据结构，给出一种快速K-means聚类算法．该算法首先，引入影响空间数据结构对给定数据集进行区域划分，获得各个区域中的代表数据点；然后，对代表数据点进行K-means聚类，得到的代表数据点所属的类别即是该区域中所有数据点所属的类别，有效地降低迭代过程中的数据量，提高了聚类效率；最后，理论分析和实验结果表明，仅对代表性数据点而非数据集中所有数据点进行迭代聚类，
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