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针对k-means的聚类效果主要依赖初始聚类中心的缺陷,本文提出了一种改进算法。该算法引入一个密度参数,并依据该参数选取k个相对分散且密度参数较大的数据作为初始聚类中心。实验表明改进算法能有效地提高聚类的准确性和稳定性。
k-means初始聚类中心优化研究
【摘 要】
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针对k-means的聚类效果主要依赖初始聚类中心的缺陷,本文提出了一种改进算法。该算法引入一个密度参数,并依据该参数选取k个相对分散且密度参数较大的数据作为初始聚类中心。
【机 构】
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商丘工学院信息与电子工程学院;
【出 处】
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计算机产品与流通
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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2017年河南省科技攻关项目(项目编号:182102310625);商丘工学院通信工程教学团队建设(项目编号:2017JXTD06)
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