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K-means算法是在现实应用中非常广泛的聚类算法,K-means算法对初始中心的选择非常敏感,对已存在的有代表性的初始算法进行了研究,提出了一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法。该算法综合考虑了密度与距离因素,选择初始点。分析表明该算法选择的初始点非常接近期望的中心点。
一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法
【摘 要】
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K-means算法是在现实应用中非常广泛的聚类算法,K-means算法对初始中心的选择非常敏感,对已存在的有代表性的初始算法进行了研究,提出了一种基于广度优先搜索的K-means初始化
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年27期
【基金项目】
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教育部科学技术研究重点项目 （the Key Scientific and Technical Research Project of Ministry of Education of China under Grant No. 205014） ,河北省教育厅科研计划项目（The Education Department of Hebei Province Scientific Research
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