【摘 要】
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K-means算法有实现简单、速度快的特点,是应用最广泛的聚类算法。针对K-means算法对初始聚类中心和噪声敏感的缺点,提出了d-K-means算法(distance&density),在K-means算法的
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目;云计算和大数据专项项目;数据科学的若干基础理论项目(2018YFB1003205);国家自然科学基金资助项目(61300230,61370219);甘肃省自然科学基金资助项目(1107RJZA188);甘肃省科技支撑计划资助项目(1104GKCA037);甘肃省科技重大专项项目(1102FKDA010)
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K-means算法有实现简单、速度快的特点,是应用最广泛的聚类算法。针对K-means算法对初始聚类中心和噪声敏感的缺点,提出了d-K-means算法(distance&density),在K-means算法的基础上权衡了密度和距离对聚类的影响,对数据进行加权处理,在权值基础上引入“最小最大原则”选择初始聚类中心,自动确定类中心个数。实验结果表明,d-K-means算法在低维数据与高维数据上都可以取得较好的聚类效果,并且更好地应对低密度区域数据,更好地进行类中心选择。
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