【摘 要】
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针对传统K—means算法中对初始化聚类中心敏感，容易陷入局部极小值等缺点，提出了一种基于粒子群算法和多类合并方法的新型K-means聚类算法．该算法首先利用改进粒子群算法选取初
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目（Y201326770）,宁波大学科研基金项目（XYL12009）,浙江省教育厅科研项（Y201326872）,浙江省2011年度大学生新苗人才计划项目
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针对传统K—means算法中对初始化聚类中心敏感，容易陷入局部极小值等缺点，提出了一种基于粒子群算法和多类合并方法的新型K-means聚类算法．该算法首先利用改进粒子群算法选取初始聚类中心，然后利用K—means算法进行优化聚类，最后根据多类合并条件进行聚类合并，以获取最佳聚类结果．实验结果证明，该算法能有效解决传统K—means算法存在的缺陷，具有更快的收敛速度及更好的全局搜索能力，聚类划分效果更优．
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