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针对传统k-means算法中初始聚类中心选取的随意性对于聚类结果影响较大的问题,提出了基于Leader算法的k-means改进算法——Lk-means算法.该算法有效避免了初始聚类中心选取的边缘化和随意性.实验证明,Lk-means算法的聚类结果更加有效合理.
基于leader的k-means改进算法
【摘 要】
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针对传统k-means算法中初始聚类中心选取的随意性对于聚类结果影响较大的问题,提出了基于Leader算法的k-means改进算法——Lk-means算法.该算法有效避免了初始聚类中心选取的
【机 构】
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山西师范大学数学与计算机科学学院,临汾职业技术学院计算机系
【出 处】
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山西师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2014年4期
【基金项目】
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山西省自然科学基金（2008011029-2）
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