【摘 要】
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对于传统的K-Means算法,聚类结果对初始聚类中心有很强的依赖性,结果会因选取的初始聚类中心的不同而产生不稳定性[1]。在原有的K-Means算法基础上,通过计算数据集中每个数据
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对于传统的K-Means算法,聚类结果对初始聚类中心有很强的依赖性,结果会因选取的初始聚类中心的不同而产生不稳定性[1]。在原有的K-Means算法基础上,通过计算数据集中每个数据对象的密度参数,然后选取合适的T-邻域作为选择初始聚类中心点的重要条件,计算出准确的初始聚类中心,从而得到具有高稳定性的聚类效果,并将改进后的方法应用到客户细分上。实验表明,改进后的算法对于初始聚类中心的选取有更好的稳定性。
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