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K-means算法需要人工设定聚类个数且易受孤立点影响,根据这个缺陷提出了一种新的改进算法。改进算法通过设定初始值及初始值的最大值,在聚类过程中自动获取聚类数k。实验结果表明,该算法在一定程度上缓解了K-means算法对初始值敏感及受孤立点影响的问题,能产生高质量的聚类结果。
一种基于kmax的K—means改进算法
【摘 要】
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K-means算法需要人工设定聚类个数且易受孤立点影响,根据这个缺陷提出了一种新的改进算法。改进算法通过设定初始值及初始值的最大值,在聚类过程中自动获取聚类数k。实验结果
【机 构】
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国立华侨大学计算机科学与技术学院．福建泉州362000,黎明职业大学机电工程系
【出 处】
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佛山科学技术学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年2期
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