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针对C-均值算法存在的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的C-均值聚类算法。算法首先根据SOM神经网络自动聚类的优点给出聚类数目和各类中心点,然后将结果作为C-均值算法的初始输入进行进一步聚类,从而得到精确的聚类信息。最后通过试验说明该方法比单独的SOM神经网络和C-均值算法有效。
基于SOM神经网络的C-均值聚类算法
【摘 要】
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针对C-均值算法存在的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的C-均值聚类算法。算法首先根据SOM神经网络自动聚类的优点给出聚类数目和各类中心点,然后将结果作为C-均值算法的初始输入进行进一步聚类,从而得到精确的聚类信息。最后通过试验说明该方法比单独的SOM神经网络和C-均值算法有效。
【机 构】
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同济大学经济与管理学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2007年S1期
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