【摘 要】
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针对传统K-medoids算法对于初值敏感、容易陷入局部最优解、稳定性差等缺点和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法的时间复杂度较高、邻域半径不够精确等问题,提出一种改良
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(2015JQ5157)
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针对传统K-medoids算法对于初值敏感、容易陷入局部最优解、稳定性差等缺点和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法的时间复杂度较高、邻域半径不够精确等问题,提出一种改良的基于方差优化初始中心的K-medoids聚类算法。该算法引入了全局方差的概念,并将其作为样本的密度参数,选择部分方差值较小的样本作为候选初始聚类中心样本集,并利用最大距离乘积法从候选初始聚类中心样本集中选取方差值较小且距离较远的K个样本当作初始聚类中心,该算法充分兼顾了初始聚类中心的分散性和代表性。在更新簇类中心时,根据样本密度
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