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提出了一种新的初始化K-means的聚类算法，该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心，从初始聚类中心出发，应用K—means聚类算法，得到聚类结果．实验表明，该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数，优于K—means算法中传统的聚类中心初始化算法．
基于划分的K-均值初始聚类中心优化算法
【摘 要】
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提出了一种新的初始化K-means的聚类算法，该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心，从初始聚类中心出发，应用K—means聚类算法，得到聚类结果．实验表明，该算法能产生
【机 构】
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西北工业大学自动化学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2009年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(10702065)
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