【摘 要】
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K-means算法随机选取初始聚类中心，容易造成聚类准确率低且聚类结果不稳定。针对这一问题，提出一种初始聚类中心的选择算法。通过k-dist的差值（DK）图分析，确定数据点在k-dist图上
【机 构】
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江苏师范大学人事处,中国矿业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2008BAH37B05095)
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K-means算法随机选取初始聚类中心，容易造成聚类准确率低且聚类结果不稳定。针对这一问题，提出一种初始聚类中心的选择算法。通过k-dist的差值（DK）图分析，确定数据点在k-dist图上的位置，选择主要密度水平曲线上k-dist值最小的点作为初始聚类中心。实验证明，改进算法选择的初始聚类中心唯一，聚类结果稳定，聚类准确率高，迭代次数少。
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