【摘 要】
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传统K-means算法对初始聚类中心较敏感.异常数据的处理和相似度计算方式也会影响聚类的划分.针对K-means算法的缺陷,提出了基于密度和加权欧氏距离的聚类算法.首先运用最大最
【机 构】
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北京交通大学信息中心 北京100044
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2013年第十七届网络新技术与应用年会
论文部分内容阅读
传统K-means算法对初始聚类中心较敏感.异常数据的处理和相似度计算方式也会影响聚类的划分.针对K-means算法的缺陷,提出了基于密度和加权欧氏距离的聚类算法.首先运用最大最小距离算法得到最佳的初始聚类中心,同时去除噪声,然后根据加权的欧氏距离进行划分.仿真实验证明:新的算法可以生成聚类质量较高并且稳定性较好的结果.
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