【摘 要】
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聚类分祈在科研和商业应用中都有着非常重要的怍用。K-均值聚类算法是一种基于样本间相似性变量的间接聚类方法．其不足之处是．它采用均值作为一类的代表点．一个点在在不能充分反
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聚类分祈在科研和商业应用中都有着非常重要的怍用。K-均值聚类算法是一种基于样本间相似性变量的间接聚类方法．其不足之处是．它采用均值作为一类的代表点．一个点在在不能充分反映该类的模式分布结构．从而损失了很多有用的信息。研究了一种改进的K-均值聚类算法．在求样本间距离时．采用核函数距离代替欧氏距离．考虑了各模式间的相关性。试验结果表明．利用改进的K-均值聚类算法．聚类结果的准确率更高．更稳定。
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