【摘 要】
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传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目(2010JM3004);中央高校基本科研业务费专项(GK201102007);陕西师范大学2011年研究生培养创新基金资助项目(2011CXS029)
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传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为克服传统K-medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷,提出一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。算法引入粒度概念,定义新的样本相似度函数,基于等价关系产生粒子,根据粒子包含样本多少定义粒子密度,选择密度较大的前K个粒子的中心样本点作为K-medoids聚类算法的初始聚类中心,实现K-medoids聚类。UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明了基于粒计算的K-medoids聚类算法能得到更好的初始聚类中心,聚类准确率和聚类误差平方和优于传统K-medoids和快速K-medoids聚类算法,具有更稳定的聚类结果,且适用于大规模数据集。
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