【摘 要】
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通过对现有的Chameleon算法进行改进,将Chameleon算法与K-medoids算法相结合,提出了一种新的混合的聚类算法。改动之处在于:取消Chameleon算法的第一阶段的划分小类簇,代替它
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通过对现有的Chameleon算法进行改进,将Chameleon算法与K-medoids算法相结合,提出了一种新的混合的聚类算法。改动之处在于:取消Chameleon算法的第一阶段的划分小类簇,代替它的是运用K-medoids算法对原始数据进行初步划分,将充分接近的对象作为一个整体对待,对得到的类簇直接用Chameleon算法第二阶段的合并算法进行类簇的合并。运用多个数据集进行实验测试,根据不同的实验指标对实验结果进行分析,证明改进的Chameleon算法有很好的聚类效果。
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