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传统的k-means算法作为一种动态聚类法,是聚类方法中常用的一种划分方法,其应用领域非常广泛。但该方法存在初始k值不确定、时间复杂度大等缺点。针对这些缺点,改进了聚类初值的随机性问题,简化了算法,降低了时间复杂度,提高了k-means算法的性能,并给出了具体的代码实现。
一种k-means聚类的改进算法与实现
【摘 要】
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传统的k-means算法作为一种动态聚类法,是聚类方法中常用的一种划分方法,其应用领域非常广泛。但该方法存在初始k值不确定、时间复杂度大等缺点。针对这些缺点,改进了聚类初
【机 构】
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东莞理工学院计算机学院,华南理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目（9151170003000017）
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