【摘 要】
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由于传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,计算迭代次数较高,存在聚类准确率不够高等缺点。为了解决中心点敏感问题,首先利用密度思想为数据集中每个对象建立一个ε0-领域
【基金项目】
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湖南省研究生科研创新项目（CX2014B386）
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由于传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,计算迭代次数较高,存在聚类准确率不够高等缺点。为了解决中心点敏感问题,首先利用密度思想为数据集中每个对象建立一个ε0-领域,利用最大最小距离法遴选出K个密度大且距离较远的ε0-领域,把对应的ε0-领域的核心对象作为聚类算法的K个初始中心点;然后,为了解决传统K-medoids聚类算法的迭代次数较高、全局搜索的盲目性,在获取有效初始中心点的前提下,提出了以初始中心点为核心进行ε0-领域搜索更新策略,用来减少聚类算法的中心点更新迭代次数;同时,为了解决传统K
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