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针对K-means算法所存在的问题进行了深入的研究,提出了基于密度和聚类对象方向的改进算法(KADD算法).该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,然后根据对象的聚类方向来发现任意形状的簇.理论分析与实验结果表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能取得更好的聚类结果.
数据挖掘技术中聚类算法的改进研究
【摘 要】
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针对K-means算法所存在的问题进行了深入的研究,提出了基于密度和聚类对象方向的改进算法(KADD算法).该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,然后根据对象的聚类
【机 构】
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内蒙古科技大学网络中心
【出 处】
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包头钢铁学院学报
【发表日期】
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2005年4期
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