【摘 要】
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本文先提出一个k中心点算法的改进算法,该算法不增加计算的复杂性,对数据集元组聚类结果的改进平均超过6％，与PAM算法相比,该算法可显著减少计算时间而获得相近的聚类结果，然后将
【机 构】
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闽江学院计算机科学系,福州,350108福州大学计算机科学系,福州,350002
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本文先提出一个k中心点算法的改进算法,该算法不增加计算的复杂性,对数据集元组聚类结果的改进平均超过6％，与PAM算法相比,该算法可显著减少计算时间而获得相近的聚类结果，然后将它作为局部搜索过程嵌入到迭代局部搜索结构中,所构造的基于k中心点的迭代局部搜索聚类算法(IKMD),能进一步将元组的聚类结果平均改进了10％以上，实验结果表明，IKMD算法与PAM算法相比,不但能够显著减少计算时间,而且改进了聚类结果。
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