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基于密度和对象方向聚类算法的改进
基于密度和对象方向聚类算法的改进
来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:evermissxp
【摘 要】
:
针对K-means算法所存在的问题进行了深入的研究,提出了基于密度和聚类对象方向的改进算法(KADD算法)。该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,然后根据对象的聚类方
【作 者】
:
孟海东
张玉英
【机 构】
:
内蒙古科技大学网络中心
【出 处】
:
计算机工程与应用
【发表日期】
:
2006年20期
【关键词】
:
数据挖掘
聚类
K-means算法
KADD算法
【基金项目】
:
内蒙古自治区高等教育科学研究项目(编号:NJ04019)
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针对K-means算法所存在的问题进行了深入的研究,提出了基于密度和聚类对象方向的改进算法(KADD算法)。该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,然后根据对象的聚类方向来发现任意形状的簇。理论分析与实验结果表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能取得更好的聚类结果。
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