【摘 要】
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常见的K-Means簇中心初始化算法在数据量较大的时候表现不佳。为改进簇中心初始化过程,借鉴网格聚类与密度峰值的思想,将数据空间划分为网格,通过数据的分布情况选定高密度网
【机 构】
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华东理工大学计算机科学与工程系,上海计算机软件技术开发中心上海市计算机软件评测重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702334、61772200);上海市浦江人才计划基金项目(17PJ1401900)
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常见的K-Means簇中心初始化算法在数据量较大的时候表现不佳。为改进簇中心初始化过程,借鉴网格聚类与密度峰值的思想,将数据空间划分为网格,通过数据的分布情况选定高密度网格的中心作为初始簇中心。这种方法保证簇中心位于数据分布的高密度位置且不会过于集中,使K-Means算法可以在处理大规模数据时,快速有效实现簇中心的初始化。基于燃气公司提供的数据设计实验,相比需要频繁计算距离的簇中心初始化算法,改进算法的初始化速度有显著加快,验证了其有效性。
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