【摘 要】
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针对二分K-means算法存在的误判实例无法再参与后续划分并降低了聚类的精度的问题.提出一种基于部分实例重判的二分K-means算法,通过区分目标簇和候选簇,过滤出候选簇中的召
【机 构】
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武夷学院数学与计算机学院,福州大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11501114）, 福建省教育厅科技资助项目（JA14309）, 福建省中青年教师教育科研资助项目（JAT170608）
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针对二分K-means算法存在的误判实例无法再参与后续划分并降低了聚类的精度的问题.提出一种基于部分实例重判的二分K-means算法,通过区分目标簇和候选簇,过滤出候选簇中的召回实例,对召回实例所应归属的簇进行重判,实现了误判实例的正确聚类.实验结果表明,改进算法对三个实验数据集都是有效的,在不同程度上提高了聚类的准确性,同时对算法的运行速度也有小幅度的提升.
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