基于改进的K-means算法初始化方法研究

来源 :云南民族大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Colo

【摘要】

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为了解决K-means算法在随机初始化过程中影响到K-means算法的效率性和正确性问题.提出了一种改进的方法(IKM),该方法是一种改进K均值的算法,利用密度、网格和统计等概念,将IK

【作者】

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马健

【机构】

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亳州职业技术学院信息工程系

【出处】

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云南民族大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2020年3期

【关键词】

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聚类分析 K-MEANS算法初始化方法 cluster analysisK-means algorithminitialization method

【基金项目】

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安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2018A0887).

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为了解决K-means算法在随机初始化过程中影响到K-means算法的效率性和正确性问题.提出了一种改进的方法(IKM),该方法是一种改进K均值的算法,利用密度、网格和统计等概念,将IKM的模拟数据与K-means进行比较.结果证明IKM的效率性和正确性优于K-means算法,对于复杂的情况在数据分布方面,IKM的表现优于K-means算法.

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