【摘 要】
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针对全局K-means聚类算法和快速全局K-means聚类算法在选择下一簇的聚类中心点时,需要逐一计算数据集中每个点作为备选聚类中心点时的簇内平方误差函数,而数据集中存在很多不
【机 构】
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云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室,云南民族大学电气信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61540063);云南省应用基础研究计划项目(2018FD055);云南省教育厅科学研究基金(2017ZDX045);云南民族大学校级科研项目(2017QN02);云南省高校科技创新团队开放式基金
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针对全局K-means聚类算法和快速全局K-means聚类算法在选择下一簇的聚类中心点时,需要逐一计算数据集中每个点作为备选聚类中心点时的簇内平方误差函数,而数据集中存在很多不可能作为备选点的噪声点.为剔除噪声点,提出了一种基于高密度数的DGK-means算法,并通过UCI数据库中的4组数据集进行实验测试.验证了在聚类效果稳定的前提下,改进的DGK-means算法比全局K-means算法和快速全局K-means算法,聚类用时更短,聚类效率更高.
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