【摘 要】
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针对K-means算法的不足，提出了一种优化初始中心的聚类算法。首先，采用密度敏感的相似性度量来计算对象的密度。基于对象之间的距离和对象的邻域，选择相互距离尽可能远的数据点
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针对K-means算法的不足，提出了一种优化初始中心的聚类算法。首先，采用密度敏感的相似性度量来计算对象的密度。基于对象之间的距离和对象的邻域，选择相互距离尽可能远的数据点作为初始聚类中心。然后，采用基于粗糙集的K-means聚类算法处理边界对象，同时利用均衡化函数自动生成聚类数目。实验表明，算法具有较好的聚类效果和综合性能。
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