基于密度分布的K-Means初始聚类中心选择算法

来源 :许昌学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：depewguy

【摘要】

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针对K-Means算法聚类效果的好坏依赖初始聚类中心的选择问题,本文提出一种基于密度分布的简洁K-Means初始聚类中心选择算法.算法利用样本数据相似的稠密程度,较为精准的来寻

【作者】

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李梅莲

【机构】

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许昌学院信息工程学院

【出处】

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许昌学院学报

【发表日期】

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2017年2期

【关键词】

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聚类分析 K-MEANS 初始聚类中心选取距离矩阵密度分布 cluster analysis K-Means algorithm initial cl

【基金项目】

：

河南省科技厅项目（132101110095,122102210488）,河南省教育厅项目（13A520748）

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针对K-Means算法聚类效果的好坏依赖初始聚类中心的选择问题,本文提出一种基于密度分布的简洁K-Means初始聚类中心选择算法.算法利用样本数据相似的稠密程度,较为精准的来寻找初始聚类中心,可有效的克服初始聚类中心选择的盲目性,减少迭代次数及聚类结果的不稳定现象.实验表明,该算法具有良好的聚类效果,稳定性好.

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