【摘 要】
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K-means算法是一种目前较受欢迎的聚类算法,然而该算法却存在着聚类效果不稳定且容易陷入局部最优解的问题。因此提出一种基于类Dijkstra算法的遴选样本点的方法。该方法通过建立相异度矩阵和集合,随相异度增加趋势选择合适的样本点进入集合,最终计算得到初始聚类中心。实验结果表明,对比于传统K-means算法及部分以往的算法,新的算法在迭代次数上大幅减少,且聚类结果保持稳定。
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K-means算法是一种目前较受欢迎的聚类算法,然而该算法却存在着聚类效果不稳定且容易陷入局部最优解的问题。因此提出一种基于类Dijkstra算法的遴选样本点的方法。该方法通过建立相异度矩阵和集合,随相异度增加趋势选择合适的样本点进入集合,最终计算得到初始聚类中心。实验结果表明,对比于传统K-means算法及部分以往的算法,新的算法在迭代次数上大幅减少,且聚类结果保持稳定。
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