【摘 要】
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在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通过计算每个数据对象的密度参数,然后选取k个
【机 构】
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中共湛江市委党校理论信息室,广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金 No.60463003;广西科学基金项目(No.桂科自0640067);广西研究生教育创新计划项目(No.2007106020812M73)~~
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在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通过计算每个数据对象的密度参数,然后选取k个处于高密度分布的点作为初始聚类中心。实验表明,在聚类类别数给定的情况下,通过用标准的UCI数据库进行实验比较,发现采用改进后方法选取的初始类中心的k-means算法比随机选取初始聚类中心算法有相对较高的准确率和稳定性。
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