【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支,已经提出了许多聚类算法,划分方法是其中之一.划分方法的缺点是要求事先给定聚类结果数,对初始划分和输入顺序敏感等.为克服这些缺陷,
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聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支,已经提出了许多聚类算法,划分方法是其中之一.划分方法的缺点是要求事先给定聚类结果数,对初始划分和输入顺序敏感等.为克服这些缺陷,以划分方法为基础,提出了一种基于划分的动态聚类算法.该算法按密度从大到小,依距离选择较为分散的初始值,同时可以过滤噪声数据,并在聚类的过程中动态地改变聚类结果数,改善了聚类质量,获得了更自然的结果.
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