【摘 要】
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现代信息社会中，许多实际问题都归结为复杂网络中模块问题的研究，而聚类方法是研究复杂网络中模块性的重要方法。本研究将基于视觉原理的密度聚类算法与传统的K均值聚类算法相
【机 构】
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河北科技师范学院数学与信息科技学院,河北青县树人学校
【基金项目】
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河北科技师范学院第二批科研创新团队项目(项目编号:2012-08)
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现代信息社会中，许多实际问题都归结为复杂网络中模块问题的研究，而聚类方法是研究复杂网络中模块性的重要方法。本研究将基于视觉原理的密度聚类算法与传统的K均值聚类算法相结合，提出了一种新的聚类算法，即密度K均值聚类算法。该算法在一定程度上克服了传统的K均值聚类算法易受异常点影响和无法确定聚类数的问题，具有对初始参数不敏感、可发现任意形状的聚类，以及能找到最优聚类等优点。基于此，以城市建通网络中交巡警指挥平台的设置问题为例，通过Matlab程序求解说明了所给出聚类算法的应用。
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