【摘 要】
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K一means算法在聚类过程中随机选取k个初始聚类中心,容易造成聚类结果不稳定。针对该问题,提出PCA一TDKM算法：使用主成分分析法对数据对象集合的属性进行降维,提取出主属性,去
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（61702305）,山东省高等学校科技计划项目（J16LN08）
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K一means算法在聚类过程中随机选取k个初始聚类中心,容易造成聚类结果不稳定。针对该问题,提出PCA一TDKM算法：使用主成分分析法对数据对象集合的属性进行降维,提取出主属性,去掉无关属性,从而加速聚类过程;基于最小生成树算法及树的剪枝方法将数据对象划分为k个初始聚类簇,然后进行剪枝生成k棵子树,计算每棵子树中所有数据对象的均值,作为初始聚类中心;利用基于密度与最大最小距离的算法思想进行聚类。将PCATDKM算法与K一means、KNE一KM、QMC一KM、CFSFDP一KM在UCI数据集上进行聚类比较
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