【摘 要】
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聚类中心需要手动设置是K-means算法最大的问题,而通常情况是并不能确定现实中数据的分类情况。为了解决这一问题,提出了一种新的OCC K-means算法。不同于传统算法以随机选择
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,304兵器厂,清华大学经管学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61640020);江苏省农业自主创新项目(CX(13)3054、CX(16)1006);江苏省重点研发计划(BE2016368-1);江苏省科技重点及面上项目(SBE2018310371);弹总装线***技术研究(JCKY2017***);Postgraduate Research&Practice Innovation Program of Jiangsu Provinc
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聚类中心需要手动设置是K-means算法最大的问题,而通常情况是并不能确定现实中数据的分类情况。为了解决这一问题,提出了一种新的OCC K-means算法。不同于传统算法以随机选择的方式产生聚类中心,该算法进行必要的预处理,利用UPGMA和最大最小距离算法对数据点进行筛选,得到可以反映数据分布特征的点,并作为初始的聚类中心,以提高聚类的精度。从两次的实验结果可以对比出,在不同的数据集上,改进算法在衡量聚类效果的准确率、召回率、F-测量值上的表现要优于传统K-means算法。这是因为OCC算法选择的中心点来
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