【摘 要】
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K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优，从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感．许多研究工作都着力于降低这种敏感性．然,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-Mean
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院智能科学系／视觉与听觉国家重点实验室,中国矿业大学计算机学院,中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所
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K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优，从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感．许多研究工作都着力于降低这种敏感性．然,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-Mean SCAN聚类算法的基础，K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样和K-Means预聚类以产生多组不同的聚类结果，来自不同聚类结果的子簇之间必然会存在交集．算法的核心思想是，利用这些交集构造出关于子簇的加权连通图，并根据连通性合并子簇．理论和实验证明,K-Mean Scan算法可以在很大程度上提高聚类结果的质量和算法的
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