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杂志ISSN号
基于初始点优化的K-means聚类算法
作者姓名:
邓青
作者单位:
山西轻工职业技术学院;
摘 要:
针对K-means算法的不足,提出一种优化初始点的方法,并对此方法和随机初始化法进行仿真实验比对,并用此法对K-means算法进行改进,在标准UCI数据集上进行实验比对,发现此方法相对于随机选取初始聚类中心点的K-means算法,在聚类中心确定方面,准确率较高、稳定性强、可伸缩性好。
关 键 词:
K-means
区域划分
密度
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