【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘的重要组成部分,k均值聚类算法是聚类分析方法中的一种基本的划分式方法,也是无监督的机器学习方法。其具有效率高、容易理解和实现等优点,同时,可以对多
【基金项目】
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广西壮族自治区中青年教师基础能力提升项目（KY2016YB026）广西自然科学基金项目（2014GXNSFBA118274）
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聚类分析是数据挖掘的重要组成部分,k均值聚类算法是聚类分析方法中的一种基本的划分式方法,也是无监督的机器学习方法。其具有效率高、容易理解和实现等优点,同时,可以对多种数据类型进行聚类,被广泛应用于诸多领域,如应用数学、模式识别、图像分割和生物工程等。但是,k均值聚类算法也有一些局限性。k均值聚类算法中合理的k值难以确定,而且算法选择初始聚类中心的随机性会导致聚类结果不稳定,同时,算法对噪声和离群点数据也有很强的敏感性。为了解决初始聚类中心随机性的问题,本文通过全局化思想对k均值聚类算法进行了改进,改进的聚类效果评价使用常用的误差平方和准则。实验结果表明,相较于一般的k均值聚类算法,全局k均值聚类算法得到了更好的聚类效果,同时提升了算法的稳定性。
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