【摘 要】
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空间聚类算法中,聚类的效果在很大程度上受制于最佳k值的选择。典型的K-均值算法中,聚类数 k需要事先确定,但在实际情况中k的取值很难确定。针对手肘法在确定k值的过程中存在
【基金项目】
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陕西省重点学科资助项目(No.107-00X901)
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空间聚类算法中,聚类的效果在很大程度上受制于最佳k值的选择。典型的K-均值算法中,聚类数 k需要事先确定,但在实际情况中k的取值很难确定。针对手肘法在确定k值的过程中存在的"肘点"位置不明确问题,基于指数函数性质、权重调节、偏执项和手肘法基本思想,提出了一种改进的k值选择算法ET-SSE算法。通过多个UCI数据集和K-means聚类算法对该算法进行实验,结果表明,使用该k值选择算法相比于手肘法能更加快速且准确地确定k值。
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