【摘 要】
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针对K-Means算法所存在的问题进行了深入研究,提出了基于密度的K-Means算法(KMAD算法)。该算法采用聚类对象区域空间的密度分布方法来确定聚类个数K的值,然后用高密度区域的
【机 构】
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湖南师范大学计算机教学部,冲南大学商学院
【基金项目】
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湖南省教育厅科研资助项目(No.计060530)
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针对K-Means算法所存在的问题进行了深入研究,提出了基于密度的K-Means算法(KMAD算法)。该算法采用聚类对象区域空间的密度分布方法来确定聚类个数K的值,然后用高密度区域的质心作为K-Means算法的初始聚类中心。理论分析与实验结果表明了改进算法的有效性和稳定性,并将改进的算法应用于客户细分研究中。
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