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针对传统的K均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题，本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心，再应用K均值算法进行聚类，同时对孤立点进行特殊处理。实验表明，该方法能够产生高质量的聚类结果。
基于初始聚类中心优化的K-均值算法
【摘 要】
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针对传统的K均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题，本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心，再应用K均值算法进行聚类，同
【机 构】
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西安理工大学理学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2010年10期
【基金项目】
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西安理工大学校博士启动金资助项目（108210905）,陕西省教育厅科学计划研究计划项目（09Jk611）
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