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会议论文
基于K-最近邻居图划分的聚类中心初始化算法
基于K-最近邻居图划分的聚类中心初始化算法
来源 :全国第20届计算机技术与应用(CACIS)学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:juyang0303
【摘 要】
:
传统的k-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。为消除这种影响,提出了一种基于K-最
【作 者】
:
吴继兵
李心科
【机 构】
:
合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009 安徽工业职业技术学院,安徽铜陵 244000
【出 处】
:
全国第20届计算机技术与应用(CACIS)学术会议
【发表日期】
:
2009年期
【关键词】
:
最近邻居
图划分
初始聚类中心
中心算法
图的划分
随机选择
迭代次数
实验
精度
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传统的k-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。为消除这种影响,提出了一种基于K-最近邻居图的划分来选择初始聚类中心算法。实验表明,本文算法能够有效减少K-means算法的迭代次数,提升聚类精度。
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