【摘 要】
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针对传统K均值聚类(K-means)算法随机选择初始中心及K值导致的聚类结果不确定且精度不高问题,提出了一种基于聚合距离的改进K-means算法。首先,基于聚合距离参数筛选出优质的
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(71690230,71690234)~~
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针对传统K均值聚类(K-means)算法随机选择初始中心及K值导致的聚类结果不确定且精度不高问题,提出了一种基于聚合距离的改进K-means算法。首先,基于聚合距离参数筛选出优质的初始聚类中心,并将其作用于K-means算法。然后,引入戴维森堡丁指数(DBI)作为算法的准则函数,循环更新聚类直到准则函数收敛,最后完成聚类。改进算法提供了优质的初始聚类中心及K值,避免了聚类结果的随机性。二维数值型仿真数据的聚类结果表明,改进算法在数据样本数达到10 000时仍能保持较好的聚类效果。针对Iris和Seg这两个
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