【摘 要】
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K -m e a n s算法的初始聚类中心是随机选取的,不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果.针对K -m e a n s算法存在的问题,提出-种融合K -m e a n s算法与聚类的快速搜索和发
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20140165)
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K -m e a n s算法的初始聚类中心是随机选取的,不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果.针对K -m e a n s算法存在的问题,提出-种融合K -m e a n s算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法（K -C B F S A F O D P ） .该算法是这样考虑的类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离,以此来刻画聚类中心;再运用K-meam算法进行迭代聚类,弥补了 K -m eans聚类中心随机选取导致容易陷入局部最优的缺点;并且引入了
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