【摘 要】
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针对K-means算法初始聚类中心选择困难、易受噪声影响等缺点,通过选择所有样本的中心和离中心最远距离的点优化初始化聚类中心;采用类间相异度迭代计算确定 k 值;通过计算每
【机 构】
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浙江医药高等专科学校医疗器械学院,浙江工业大学之江学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金项目(17YJA910005);国家统计局统计科学研究项目(2016LY65)
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针对K-means算法初始聚类中心选择困难、易受噪声影响等缺点,通过选择所有样本的中心和离中心最远距离的点优化初始化聚类中心;采用类间相异度迭代计算确定 k 值;通过计算每一个样本与其他样本的距离和,如果大于所有样本的距离均和,则认为是噪声点予以删除。随机选取100个手机定位样本进行职住地聚类实验,结果显示改进的K-means算法经过3次迭代快速实现收敛,避免了局部最优,同时聚类中心未受到噪声影响而产生偏移。采用该算法分析杭州市通勤特征,杭州市总体达到职住平衡,但在主要商圈和主干道上通勤压力较大。与杭州市
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