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传统的K-means聚类算法的研究与改进
传统的K-means聚类算法的研究与改进
来源 :咸阳师范学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mnswangjian
【摘 要】
:
K-means算法是解决聚类问题的经典算法,在满足一定的条件情况下,聚类的结果比较好。但这种算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。针对这种缺陷,提出了一
【作 者】
:
张红荣
张峰
【机 构】
:
中国矿业大学计算机学院,宿迁市广播电视大学电子信息工程系
【出 处】
:
咸阳师范学院学报
【发表日期】
:
2010年4期
【关键词】
:
数据挖掘
K-MEANS算法
聚类
data mining K-means algorithm clustering
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K-means算法是解决聚类问题的经典算法,在满足一定的条件情况下,聚类的结果比较好。但这种算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。针对这种缺陷,提出了一种新的基于数据样本分布选取初始聚类中心的算法。
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