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基于密度聚类的思想，提出了一种改进的K—means算法。算法吸取密度聚类算法的优点，利用对象的t-邻域密度作为选择初始聚类中心点的条件．选出较优的初始中心点，从而得到较好的聚类效果。通过实验表明，此方法相对于随机选取初始聚类中心点准确率较高、稳定性强、可伸缩性好。
一种基于密度的K—means算法
【摘 要】
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基于密度聚类的思想，提出了一种改进的K—means算法。算法吸取密度聚类算法的优点，利用对象的t-邻域密度作为选择初始聚类中心点的条件．选出较优的初始中心点，从而得到较好的聚类
【机 构】
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西北师范大学数学与信息科学学院,兰州高等工业专科学校
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2008年10期
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