【摘 要】
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K-medoids算法具有对初始聚类中心敏感,聚类准确度不高及时间复杂度大的缺点。基于此,文中提出一种优化的K-medoids算法;该算法在已有的粒计算初始化基础上进行了改进,以对象
【基金项目】
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国家自然科学基金(51277015)
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K-medoids算法具有对初始聚类中心敏感,聚类准确度不高及时间复杂度大的缺点。基于此,文中提出一种优化的K-medoids算法;该算法在已有的粒计算初始化基础上进行了改进,以对象之间的相似性作为判断依据,结合最大最小法初始化聚类中心,能有效地获取最佳或近似最佳的聚类中心;在优化的粒计算前提下,提出了基于微粒子动态搜索策略,以初始中心点作为基点,粒子内所有对象到其中心的平均距离为半径,形成一个微粒子;在微粒子内部,采用离中心点先近后远的原则进行搜索,能有效地缩小搜索范围,提高聚类准确率。实验结果表明:在
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