【摘 要】
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K—means聚类算法在随机选择的初始聚类中心的基础上进行聚类，其聚类效果会因为初始聚类中心的不确定性而不稳定。为了优化其聚类效果，提出了基于近邻传播算法（AP算法）的K—means
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K—means聚类算法在随机选择的初始聚类中心的基础上进行聚类，其聚类效果会因为初始聚类中心的不确定性而不稳定。为了优化其聚类效果，提出了基于近邻传播算法（AP算法）的K—means聚类优化算法（APK—means）。该算法首先通过近邻传播算法生成若干个初始聚类，然后依序选择k个聚类规模最大的聚类中心作为．K—means聚类算法的初始聚类中心，接着运行K—means聚类。算法有效性分析和实验结果验证了该算法有效优化了K—mean算法的聚类稳定性和有效性。
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