【摘 要】
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针对原始K-means算法的一系列问题,提出一种基于半监督的K-means聚类改进算法,能够自动进行聚类,找出最优K值,并且最大限度地找出孤立点。首先根据样本集自身的特点,按照＂类内
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针对原始K-means算法的一系列问题,提出一种基于半监督的K-means聚类改进算法,能够自动进行聚类,找出最优K值,并且最大限度地找出孤立点。首先根据样本集自身的特点,按照＂类内尽可能相似＂原则一步一步形成数据集,然后对数据集进行＂去噪＂与合并相似簇,最后,利用少量的标记信息指导和修正聚类结果。在UCI的多个数据集上测试,结果表明改进的算法较原始算法在准确率上有较大提高,并且具有更好的稳定性。
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