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由于K-means算法对初始中心的依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小,而采用密度函数法的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类结果明显优于K-means的聚类结果。该算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。
K-means初始聚类中心优化算法研究
【摘 要】
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由于K-means算法对初始中心的依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小,而采用密度函数法的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类结果明显优于K-means的聚类结果。该算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院,湖南人文科技学院数学系
【出 处】
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重庆邮电大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60603053,60274026,60373089,60403002）,教育部重点项目（05128）致谢：在此,向对本文的工作给予支持和建议的同行和老师,尤其是湖南大学计算机通信与工程学院的李肯立博士、李仁发教授表示感谢.
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