【摘 要】
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聚类是一种无监督分类,常用于机器视觉、图像处理等领域.针对密度峰值聚类算法初始聚类中心需要人工手动选择问题,提出一种自动选择聚类中心算法,通过使用最小二乘法结合决策图进行簇中心选择,并提出改进选点策略进一步减少算法所需时间开销.实验中使用Matlab实现算法,并使用6种UCI常用数据集测试,实验结果表明它的性能优于现有的方法,在无需人为干预的情况下获得较好的聚类效果,对数据集内部规律和噪声点都有较好的识别能力.
【机 构】
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内蒙古大学计算机学院 呼和浩特 010021
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聚类是一种无监督分类,常用于机器视觉、图像处理等领域.针对密度峰值聚类算法初始聚类中心需要人工手动选择问题,提出一种自动选择聚类中心算法,通过使用最小二乘法结合决策图进行簇中心选择,并提出改进选点策略进一步减少算法所需时间开销.实验中使用Matlab实现算法,并使用6种UCI常用数据集测试,实验结果表明它的性能优于现有的方法,在无需人为干预的情况下获得较好的聚类效果,对数据集内部规律和噪声点都有较好的识别能力.
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