【摘 要】
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针对典型K-Means算法随机选取初始中心点导致的算法迭代次数过多的问题,采取数据分段方法,将数据点根据距离分成k段,在每段内选取一个中心作为初始中心点,进行迭代运算；为寻找
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70971137）
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针对典型K-Means算法随机选取初始中心点导致的算法迭代次数过多的问题,采取数据分段方法,将数据点根据距离分成k段,在每段内选取一个中心作为初始中心点,进行迭代运算；为寻找最优的聚类数目k,定义了新的聚类有效性函数-聚类指数,包含聚类紧密度和聚类显著度两个指标,通过最优化聚类指数,在[1, n ]内寻找最优的k值。在IRIS数据集进行的仿真实验结果表明,算法的迭代次数明显减少,寻找的最优k值接近数据集的真实情况,算法有效性得到了验证。
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