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针对聚类中广泛应用的经典k均值算法随机选择初始质心和易受孤立点影响的不足，给出了二次改进的k均值算法。首先使用距离法移除孤立点，然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行改进，并做了改进前后的对比实验。结果表明，改进后的算法比较稳定、准确，受孤立点和随机选择质心的影响也有所降低。
基于孤立点和初始质心选择的k均值算法的改进与应用
【摘 要】
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针对聚类中广泛应用的经典k均值算法随机选择初始质心和易受孤立点影响的不足，给出了二次改进的k均值算法。首先使用距离法移除孤立点，然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择
【机 构】
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大庆石油学院计算机与信息技术学院
【出 处】
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陕西理工学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年3期
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.11521008);黑龙江省自然科学基金资助项目(No.F200603)
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