【摘 要】
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k-means聚类算法中,初始聚类中心的选取与数据中的离群点都对算法的结果有着非常大的影响。针对这一问题,提出一种基于网格和密度的k-means聚类算法GD-k-means,该算法首先将
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k-means聚类算法中,初始聚类中心的选取与数据中的离群点都对算法的结果有着非常大的影响。针对这一问题,提出一种基于网格和密度的k-means聚类算法GD-k-means,该算法首先将数据集映射到网格上形成网格簇进行初步聚类,利用密度阈值将网格分为低密度网格簇和高密度网格簇,在高密度网格簇中选取初始聚类中心,并利用传统的k-means算法进行迭代,通过评价条件判定是否需要进行网格簇的合并。聚类完成之后按照距离最近的原则对低密度网格簇中的数据进行相应的分配。实验结果表明:GD-k-means算法聚类结果更
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