【摘 要】
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针对K-means在聚类过程中存在的随机性强、准确率不稳定等问题,提出了一种改进聚类算法,首先选取k个首尾相连且距离乘积最大的数据对象作为初始聚类中心,在簇中心迭代过程中,
【机 构】
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广东松山职业技术学院计算机系,广东松山职业技术学院机械工程系,广东松山职业技术学院电气工程系
【基金项目】
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广东省科技厅科技发展专项资金(编号:2017A070712006),广东高校省级重大科研项目(编号:2017GkQNCX033),2015年度广东省高等职业教育专业教学标准研制项目(编号:BZ201511),韶关市科技计划项目(编号:2017CX/K055),广东松山职业技术学院重点科技项目(编号:2018KJZD001)资助
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针对K-means在聚类过程中存在的随机性强、准确率不稳定等问题,提出了一种改进聚类算法,首先选取k个首尾相连且距离乘积最大的数据对象作为初始聚类中心,在簇中心迭代过程中,选取簇内距离和最小的样本作为簇中心,再将其他样本划分至相应簇中,反复迭代,直至收敛。在UCI数据集上的仿真实验结果表明:新算法与K-means算法和其他两种改进算法相比,不仅能够降低运算耗时,在准确率、Jaccard系数、F值等多项聚类指标上也有较大的提升,在实际应用中,使用新算法对现代学徒制的职业能力进行了聚类分析,解决了课程间的序化
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