【摘 要】
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提出一种双层聚类的分析方法,分别利用K-means和余弦相似度来进行内层和外层聚类。算法能有目的地选取初始聚类中心,并且能自动确定最优聚类数,解决了随机选取初始聚类中心所
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提出一种双层聚类的分析方法,分别利用K-means和余弦相似度来进行内层和外层聚类。算法能有目的地选取初始聚类中心,并且能自动确定最优聚类数,解决了随机选取初始聚类中心所造成的问题。另外针对高维负荷曲线双层聚类计算速度慢的问题,在外层聚类完成后先降维,再进行内层聚类。对比应用了降维技术的双层聚类算法和K-means算法的信息损失和计算速度。算例仿真结果表明,双层聚类在降维技术上的应用效果优于单纯的K-means算法,结合主成分分析降维的双层聚类算法可以取得最佳效果和较快的聚类速度。
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