【摘 要】
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传统K-means算法中初始质心选定的随机性可能使算法陷入局部最优解,使聚类结果不够准确。改进初始质心的选择算法,为各样本点引入局部密度指标,根据其局部密度分布情况,选取
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60975050）,中央高校基本科研业务费专项基金项目（2452015197、2452015194、2452015200）
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传统K-means算法中初始质心选定的随机性可能使算法陷入局部最优解,使聚类结果不够准确。改进初始质心的选择算法,为各样本点引入局部密度指标,根据其局部密度分布情况,选取处于密度峰值的点作为初始质心,得到稳定的离收敛质心很近的初始质心,减少算法迭代次数,提高运行效率,降低陷入局部最优的概率,显著提高聚类准确性。实验结果表明,与几种已有算法相比,该算法在文本聚类中有明显优势。
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