融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法研究

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户:RHLOK007
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K-means算法随机选取初始簇中心易导致聚类不稳定、准确率低等问题.为了解决上述问题,提出融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法.该方法首先选取距离最远的两个样本点进行贪心策略的密度聚类,形成两个临时初始簇,接着不断选取距临时初始簇质心距离乘积最大值点进行密度聚类,直到形成K个临时初始簇,最后在每个簇中选取核心点作为初始簇中心.在Letter数据集进行实验,证明所选取初始簇中心进行K-means聚类具有更好的稳定性、更高的准确率.
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