【摘 要】
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k均值聚类算法被认为是聚类中最重要的无监督机器学习方法之一。由于k均值聚类算法具有简单易行和效率高等优点,它被广泛应用于数据挖掘、模式识别、知识发现等许多领域。但
【基金项目】
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广西壮族自治区中青年教师基础能力提升项目(KY2016YB026);广西自然科学基金项目(2014GXNSFBA118274)资助
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k均值聚类算法被认为是聚类中最重要的无监督机器学习方法之一。由于k均值聚类算法具有简单易行和效率高等优点,它被广泛应用于数据挖掘、模式识别、知识发现等许多领域。但是,k均值聚类算法对初始值具有很大的依赖性,对噪声和离群点数据有很强的敏感性。本文介绍了k均值聚类算法的有关内容,通过全局化思想对k均值聚类算法进行了改进,提升了算法的稳定性,优化了聚类结果。
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