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一种改进的K-means算法
一种改进的K-means算法
来源 :内江师范学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liuhaoyingying
【摘 要】
:
传统的K—means算法对初始聚类中心敏感,聚类的结果随不同的初始输入而波动.为了消除这种敏感性,提出了一种改进的K-means算法,改善聚类算法中选取初值的依赖性,提高聚类结果的稳
【作 者】
:
韩春燕
【机 构】
:
四川民族学院计算机科学系
【出 处】
:
内江师范学院学报
【发表日期】
:
2009年8期
【关键词】
:
聚类
K—means算法
聚类中心
clustering
K-means algorithm
clustering center
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传统的K—means算法对初始聚类中心敏感,聚类的结果随不同的初始输入而波动.为了消除这种敏感性,提出了一种改进的K-means算法,改善聚类算法中选取初值的依赖性,提高聚类结果的稳定性.仿真实验结果表明:改进后的K-means算法优于原始算法.
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