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针对以k-means为代表的分割聚类算法初始参数的很难选取这一难题,提出基于网格质心运动的初始化算法。划分网格后,定义网格的质量,利用物质质心运动理论,提取样本的聚类中心,并由此确定样本分类数k。实验表明,该算法可以有效地提取初始聚类中心,消除噪声点,可以提高后续聚类分析的效果和效率。
网格质心运动的聚类初始化方法
【摘 要】
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针对以k-means为代表的分割聚类算法初始参数的很难选取这一难题,提出基于网格质心运动的初始化算法。划分网格后,定义网格的质量,利用物质质心运动理论,提取样本的聚类中心,
【机 构】
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红河学院计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年13期
【基金项目】
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云南省教育厅科研基金项目（the Research Foundation Project of Department of Education of Yunan Province,China under GrantNo.07C40843） 红河学院校级项目（the School Project of University of Honghe under Grant No.XJ1Y0705）
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