【摘 要】
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由于K-means算法初始聚类中心的选取具有随机性，聚类结果可能不稳定，导致Gap统计估计的聚类数也可能不稳定。针对这些不足，提出一种改进的近邻传播算法-mAP。该算法考察数据的全
【机 构】
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南京理工大学理学院统计与金融数学系,海军指挥学院科研部
【基金项目】
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全国统计科学研究计划重点项目（2013LZ45）
论文部分内容阅读
由于K-means算法初始聚类中心的选取具有随机性，聚类结果可能不稳定，导致Gap统计估计的聚类数也可能不稳定。针对这些不足，提出一种改进的近邻传播算法-mAP。该算法考察数据的全局分布特性，不同的点赋予不同的P值。在Gap统计中用mAP算法代替K—means算法，提出基于mAP的Gap统计mAPGap。mAP能在较短的时间内得到较好的聚类效果，而且不需要预先设定初始聚类中心，聚类结果更稳定。实验结果表明，mAPGap在估计聚类数的稳定性和聚类精度上都优于原Gap。
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