【摘 要】
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传统的K-means算法是一种常用的聚类算法,但它对于初始聚类中心敏感,容易受到＂噪声＂和孤立点的影响,由此提出了一种基于网格的二次K-means聚类算法.此算法先将空间划分为多个大
【基金项目】
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广西科技攻关计划项目（桂科攻0992006-13）, 广西工学院博士基金项目（院科博11Z05）资助
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传统的K-means算法是一种常用的聚类算法,但它对于初始聚类中心敏感,容易受到＂噪声＂和孤立点的影响,由此提出了一种基于网格的二次K-means聚类算法.此算法先将空间划分为多个大小相等的网格,然后根据给定的密度阈值来计算出密集网格,对密集网格中的点进行初次聚类,将初次聚类结果的均值点作为第二次聚类的初始均值点,从而消除了＂噪声＂和孤立点的影响,并且保证了信息的完整,实验证明此算法是有效的.
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