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研究现有的迭代优化聚类的初始化方法：即采样法，距离优化法以及密度估计法，分析它们的优缺点。提出一种新的基于距离的初始化方法，它不需要设定门限，不受数据集的顺序影响，它使得聚类过程有良好的速度和迭代次数，且初始化运算时间较短，对孤立点和噪声有较强的抑制作用，它适用于较大规模数据的聚类初始化。
数据挖掘中聚类初始化方法的优化研究
【摘 要】
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研究现有的迭代优化聚类的初始化方法：即采样法，距离优化法以及密度估计法，分析它们的优缺点。提出一种新的基于距离的初始化方法，它不需要设定门限，不受数据集的顺序影响，它使得聚
【机 构】
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娄底职业技术学院,湖南大学软件学院
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2008年2期
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