【摘 要】
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针对传统k-均值聚类方法不能处理大规模聚类的问题,提出一种加速k-均值聚类方法,称为S_k-均值聚类算法.该方法在传统k-均值方法基础上,首先随机抽取一定量的样本点作为初始工
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针对传统k-均值聚类方法不能处理大规模聚类的问题,提出一种加速k-均值聚类方法,称为S_k-均值聚类算法.该方法在传统k-均值方法基础上,首先随机抽取一定量的样本点作为初始工作集,并在初始工作集上进行聚类,求出相应的类中心.然后对剩余的样本,根据其与已得到的类的相似度进行一次性的划分,从而得到划分后的类别.由于该方法只有较小规模的初始工作集需要进行一般的k-均值聚类,而剩余的大多数数据不需要进行反复迭代就可以直接得到其聚类结果,从而在很大程度上提高了聚类效率,解决了传统k-均值聚类方法不能用于处理大规模数
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