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基于初始聚类中心优化的K-均值算法

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摘要

针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法.利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理.实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果.

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来源
《计算机工程与科学》 |2010年第10期|105-107116|共4页
作者
王赛芳; 戴芳; 王万斌; 张晓宇;
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作者单位

西安理工大学理学院;

陕西;

西安;

710054;

西安理工大学理学院;

陕西;

西安;

710054;

西安理工大学理学院;

陕西;

西安;

710054;

西安理工大学理学院;

陕西;

西安;

710054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
聚类; K-均值算法; 点密度;

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