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| 基于数据场的k-means改进算法 | |
| 作者单位： | ;1.重庆交通大学信息科学与工程学院 |
| 摘 要： | 针对k-means算法需要人为给出聚类个数k、聚类结果严重依赖初始聚类中心的选等问题,提出一种基于数据场的k-means改进算法。该算法通过计算每个数据点的势值,根据聚类中心的势值比周围邻居的势值大,并与其它聚类中心有相对较大距离的特点,从而确定k个聚类中心;最后将其它数据点按k-means算法聚类。仿真实验表明,改进算法在不需要人为设定参数的情况下能准确找出聚类个数k以及初始聚类中心。 |
| 关 键 词： | k-means 聚类中心 数据场 聚类 |
Improved k-means algorithm based on data field |
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