【摘 要】
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传统的K—means算法对初始聚类中心敏感,不同的初始输入随目标准则函数进行不同次数的迭代,聚类结果波动大,容易陷入局部最优。针对K—means存在的问题,本文提出以簇内相似度最高
【机 构】
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重庆工贸职业技术学院信息工程系,重庆大学计算机学院
【基金项目】
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国家重大科技专项(2008ZX07315-001)
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传统的K—means算法对初始聚类中心敏感,不同的初始输入随目标准则函数进行不同次数的迭代,聚类结果波动大,容易陷入局部最优。针对K—means存在的问题,本文提出以簇内相似度最高的具有高密度分布的点为初始聚类中心的算法,通过聚类评价函数提高其聚类质量。用标准的UCI数据库进行实验,结果表明,在聚类K值给定的情况下,改进后的方法较传统Kmeans方法具有更好的聚类效果,其准确率与稳定性得到改善。
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