【摘 要】
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传统k_means算法采用随机法选择初始聚类中心,易造成聚类结果陷入局部最优解和聚类精度低的问题,而且易受孤立点的影响。为了解决这一问题,提出了一种基于密度标准差优化初始
【机 构】
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兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州交通大学材料科学与工程学院,兰州交通大学自动控制研究所
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传统k_means算法采用随机法选择初始聚类中心,易造成聚类结果陷入局部最优解和聚类精度低的问题,而且易受孤立点的影响。为了解决这一问题,提出了一种基于密度标准差优化初始聚类中心的改进算法。该算法先计算数据集样本的平均值和标准差,接着计算每个数据点的密度分布函数值,然后计算样本的平均密度和密度标准差,若小于密度标准差,则划分为孤立点;搜索密度分布函数值数组中的最大值,那么最大值对应的样本点即为初始聚类中心,并将以初始聚类中心为原点,以样本平均值为半径的圆内各点的密度函数值赋值为0,如此重复,直到找到k个初
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