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基于初始聚類中心優(yōu)化的K-均值算法

     
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摘要

針對傳統(tǒng)的K-均值算法對初始聚類中心的選取和孤立點敏感的問題,本文提出了一種基于點密度的初始聚類中心選取方法.利用該方法選出初始聚類中心,再應(yīng)用K-均值算法進(jìn)行聚類,同時對孤立點進(jìn)行特殊處理.實驗表明,該方法能夠產(chǎn)生高質(zhì)量的聚類結(jié)果.

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