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k-means是一种快速有效的聚类算法,但是随着数据量的增加,k-means算法的局限性日益突出。该文从数据预处理,初始聚类中心的选取,最佳聚类数的确定等几个方面优化了k-means算法。仿真实验表明,优化后的k-means算法在稳定性和准确性方面都有很大的提高,证明提出的算法有一定的价值。
一种分裂式的k-means聚类算法
【摘 要】
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k-means是一种快速有效的聚类算法,但是随着数据量的增加,k-means算法的局限性日益突出。该文从数据预处理,初始聚类中心的选取,最佳聚类数的确定等几个方面优化了k-means算
【机 构】
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杭州电子科技大学计算机应用技术研究所
【出 处】
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杭州电子科技大学学报
【发表日期】
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2009年4期
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