【摘 要】
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传统的K-means算法对初始聚类中心非常敏感，聚类结果随不同的初始输入而渡动，算法的稳定性下降。针对这个问题，提出了一种优化初始聚类中心的新算法：在数据对象的模糊粒度空间上
【机 构】
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河北经贸大学计算机中心,北京科技大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60374032);河北省教育厅科研计划项目(2009116)资助
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传统的K-means算法对初始聚类中心非常敏感，聚类结果随不同的初始输入而渡动，算法的稳定性下降。针对这个问题，提出了一种优化初始聚类中心的新算法：在数据对象的模糊粒度空间上给定一个归一化的距离函数，用此函数对所有距离小于粒度以的数据对象进行初始聚类．对初始聚类簇计算其中心，得到一组优化的聚类初始值。实验对比证明．新算法有效地消除了传统K-means算法对初始输入的敏感性，提高了算法的稳定性和准确率。
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