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针对K-means++算法选取初始聚类中心计算误差平方和时,实验次数对误差平方影响不准确的问题,提出一种PK-means++算法.结果表明,该算法在进行分散数据聚类时,在同一K值情形下,聚类后的误差平方和较原K-means++算法更稳定,从而更好地保证了随机实验取值的稳定性.
一种局部概率引导的优化K-means++算法
【摘 要】
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针对K-means++算法选取初始聚类中心计算误差平方和时,实验次数对误差平方影响不准确的问题,提出一种PK-means++算法.结果表明,该算法在进行分散数据聚类时,在同一K值情形下,
【机 构】
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长春大学计算机科学技术学院,吉林大学理论化学研究所,吉林师范大学计算机学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:21473069);吉林省教育厅“十三五”科学规划项目(批准号:JJKH20191000KJ);吉林师范大学博士启动项目(批准号:2013018)
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