【摘 要】
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K-means作为经典的聚类算法,对噪音很敏感。在实际应用中,数据通常包含较多噪音,聚类难以得到良好的效果。提出一种含噪音处理的K-means聚类算法。算法将原空间动态地划分成
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2012BAH59F04);上海市科委计划项目(12dz1500203,12511505303)
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K-means作为经典的聚类算法,对噪音很敏感。在实际应用中,数据通常包含较多噪音,聚类难以得到良好的效果。提出一种含噪音处理的K-means聚类算法。算法将原空间动态地划分成若干个区域,利用对应的区域密度加权计算样本与每个区域质心的相似度矩阵,作为K-means的输入。该矩阵有效描述了数据的分布信息,同时实现了特征的降维,能更有效处理带噪音数据的聚类任务,更适用于数据分布复杂的情况。实验结果证实了此算法的有效性。
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