【摘 要】
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文章在2014年提出的K-means初始聚类中心选取算法的基础上进行改进。通过计算样本间的相异度函数,求出每个样本的相异度参数,选取最大相异度参数值所对应的样本作为初始聚类
【基金项目】
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地面复杂系统仿真国防科技重点实验室预研项目(61420080502)
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文章在2014年提出的K-means初始聚类中心选取算法的基础上进行改进。通过计算样本间的相异度函数,求出每个样本的相异度参数,选取最大相异度参数值所对应的样本作为初始聚类中心。当最大相异度参数不唯一时,提出了一种合理选取最大相异度参数值的解决方案,依次求出K个初始聚类中心,由此提出了一种选取初始聚类中心的改进算法。实验证明,所提出的改进算法与原算法相比具有更高的准确率,并且明显减少了迭代次数。
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