【摘 要】
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由于K-means算法对于初始簇中心采取的是随机策略,导致其结果容易进入局部最优,且增加了聚类的迭代次数,加之算法的特点导致其对于初始簇中心的依赖性很强。为解决以上问题,
【机 构】
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装甲兵工程学院,中国船舶重工集团第714研究所
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由于K-means算法对于初始簇中心采取的是随机策略,导致其结果容易进入局部最优,且增加了聚类的迭代次数,加之算法的特点导致其对于初始簇中心的依赖性很强。为解决以上问题,本文利用分治法对Kmeans算法进行了优化,其基本原理就是在初始簇中心的选取时引入分治法,从Kmeans算法的缺陷本身进行了优化,重新设定了初始簇中心的选取逻辑。试验表明,本文提出的优化算法在聚类总耗时和聚类准确度上均有明显改进。
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