【摘 要】
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基于医疗数据集,研究划分式聚类算法K-medoids。针对该算法随机选取初始聚类中心、收敛速度慢、聚类结果不稳定等问题,提出基于方差的密度优化算法。该算法以样本集的均方差
【机 构】
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西安思源学院理工学院,西安交通大学深圳研究院
【基金项目】
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陕西省教育科学研究计划项目(18JK1100),深圳市科技计划项目(JCYJ20170816100939373),陕西省高等教育科学研究项目(XGH19236)
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基于医疗数据集,研究划分式聚类算法K-medoids。针对该算法随机选取初始聚类中心、收敛速度慢、聚类结果不稳定等问题,提出基于方差的密度优化算法。该算法以样本集的均方差和距离均值为基础,再根据样本集的大小计算样本集的密度半径,在相同密度半径下稠密区域的样本具有较高的密度,通过动态选择不同高密度区域的样本作为初始聚类中心,在进行聚类的过程中通过局部优化,加快收敛速度,解决传统K-medoids存在的缺点。将该优化算法应用在UCI机器学习的医疗数据集上测试聚类效果,实验验证该算法选择的初始聚类中心位于样本集
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