【摘 要】
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为了减轻用户负担,针对k-means算法的k值给定问题进行了研究,提出了一种k值自动获取方法。对所需要聚类的数据进行抽样,对抽样数据相互之间的间距进行计算,获得密度参数R,Z和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60674034)
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为了减轻用户负担,针对k-means算法的k值给定问题进行了研究,提出了一种k值自动获取方法。对所需要聚类的数据进行抽样,对抽样数据相互之间的间距进行计算,获得密度参数R,Z和簇划分参数r,m,h。在多次抽样数据得到的参数集中,选取一组最小的参数运用到动态k-means算法中,获得k值。在自动获取参数的基础上,通过实验对簇间属性相似数据获得了准确率较高的聚类结果。实验结果表明,该算法提高了k-means算法的自动化计算能力。
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