【摘 要】
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针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺陷,定义了簇间相似度度量对传统K-均值聚类进行改进。新算法可以在
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针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺陷,定义了簇间相似度度量对传统K-均值聚类进行改进。新算法可以在事先不确定K值的情况下,根据欧氏距离选取初始质心并按照K均值算法聚类,然后过滤噪声样本并确定簇半径,计算簇间相似度并合并相似簇确定数据集的类别数并得到较优的聚类结果。通过在UCI数据集的实验结果表明,新算法能准确确定类别数并有高于传统K均值算法聚类精度。
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