一种改进的K-均值聚类算法的研究

来源 :长江大学学报自然科学版:理工卷 | 被引量 : 0次 | 上传用户:danNyZ
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聚类分祈在科研和商业应用中都有着非常重要的怍用。K-均值聚类算法是一种基于样本间相似性变量的间接聚类方法.其不足之处是.它采用均值作为一类的代表点.一个点在在不能充分反映该类的模式分布结构.从而损失了很多有用的信息。研究了一种改进的K-均值聚类算法.在求样本间距离时.采用核函数距离代替欧氏距离.考虑了各模式间的相关性。试验结果表明.利用改进的K-均值聚类算法.聚类结果的准确率更高.更稳定。
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