【摘 要】
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针对传统聚类算法存在样本形状及孤立点敏感的问题,提出基于修剪树的优化聚类中心(Optimized Clustering Center Based on Trimmed Tree,OCT)算法.该算法自适应地寻找裁剪尺
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFD0600101）;江苏省住房和城乡建设厅计划（2016ZD44）;江苏省研究生科研与实践创新计划（KYCX20_0894）;汕尾市省级科技创新项目（2018D2002）
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针对传统聚类算法存在样本形状及孤立点敏感的问题,提出基于修剪树的优化聚类中心(Optimized Clustering Center Based on Trimmed Tree,OCT)算法.该算法自适应地寻找裁剪尺寸来修剪并分割最小生成树为森林,获取森林全部叶子结点并再次构造最小生成树,根据预设簇数n,修剪最小生成树的n-1条最长边,得到包含n棵树的森林,计算森林中每棵树的质心并将其置为初始类簇聚类中心.在仿真数据集和真实数据集上的测试结果表明,OTC算法的平均识别率分别为98.8%和95.7%,平均耗
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