【摘 要】
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K-means聚类算法是一种以距离为依据进行聚类的算法,原理简单且便于处理数据,但对于呈环形分布的数据集,传统的K-means算法的聚合结果并不理想.因此,本文提出了基于环形数据集的改进K-means聚类算法,引进了原点相对距离差的概念,将欧氏距离的计算改进为原点相对距离差的计算,使得数据集聚类为环形状.实验结果表明,改进的K-means聚类算法处理呈环形分布的数据集效果更好.
【机 构】
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湖南科技大学数学与计算科学学院,湖南湘潭 411100
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K-means聚类算法是一种以距离为依据进行聚类的算法,原理简单且便于处理数据,但对于呈环形分布的数据集,传统的K-means算法的聚合结果并不理想.因此,本文提出了基于环形数据集的改进K-means聚类算法,引进了原点相对距离差的概念,将欧氏距离的计算改进为原点相对距离差的计算,使得数据集聚类为环形状.实验结果表明,改进的K-means聚类算法处理呈环形分布的数据集效果更好.
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