【摘 要】
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Kmeans是最典型的聚类算法,因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题,提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽省工业图像处理与分析重点实验室,安徽大学数学科学学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61073116);安徽省教育厅自然科学研究基金资助重大项目(No.KJ2011ZD10);博硕士队伍建设计划(No.02203105);安徽省高校优秀青年人才基金项目(No.2009SQRZ19ZD)
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Kmeans是最典型的聚类算法,因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题,提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心,能够在指定的数据密集程度下自适应确定聚类数目。有效性实验表明上述改进的Kmeans算法具有较高的准确率和稳定性。
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