【摘 要】
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传统的对数据进行k簇划分过程中,一旦数据过大,在各个簇中心的距离的计算和划分中,需要大量的距离计算操作,算法效率较低。本文提出了一种基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法
【机 构】
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平顶山学院软件学院,平顶山学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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河南省科技厅2011年科技发展计划项目（112102210334）
论文部分内容阅读
传统的对数据进行k簇划分过程中,一旦数据过大,在各个簇中心的距离的计算和划分中,需要大量的距离计算操作,算法效率较低。本文提出了一种基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法。利用聚类算法中涉及到的可重用的信息,对大量的数据进行校验,删除掉一些冗余信息,保证数据的最优化,克服了k-means聚类算法针对＂噪声＂和孤立点数据是敏感的缺点。实验证明,提出的初始中心选择方法能够选择出合理的初始聚类中心,改进的k均值算法与传统的k均值聚类算法相比,算法的鲁棒性更强,聚类效果更好。
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