【摘 要】
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为了提高噪声污染数据的聚类效果及质量,提出了一种基于k-Means均匀效应的健壮聚类初始化算法.k-Means聚类结果中各子簇样本量均匀一致,导致其中稀疏子簇范围大、稠密子簇范
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,华中科技大学生命科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60933009）.
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为了提高噪声污染数据的聚类效果及质量,提出了一种基于k-Means均匀效应的健壮聚类初始化算法.k-Means聚类结果中各子簇样本量均匀一致,导致其中稀疏子簇范围大、稠密子簇范围小以及相邻稠密子簇范围相当等关系.算法利用超过实际聚类数的k-Means算法,以便获得上述子簇范围关系,通过合并邻近小子簇、丢弃稀疏的大子簇,自动获得相似样本簇并有效地消除噪声,从而实现健壮的聚类初始化.理论和实验证明了该算法的有效性.
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