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为了克服经典K-means算法对初始聚类中心过分依赖的缺点,该文提出采用竞争神经网络和密度思想对经典k-means算法进行预处理,从而改变经典K-means算法对初始聚类中心的随机选择。实验结果表明,这两种方法是有效的。
K-means算法的初始点优化研究
【摘 要】
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为了克服经典K-means算法对初始聚类中心过分依赖的缺点,该文提出采用竞争神经网络和密度思想对经典k-means算法进行预处理,从而改变经典K-means算法对初始聚类中心的随机选
【机 构】
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重庆师范大学物理学与信息技术学院,重庆通信学院
【出 处】
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电脑知识与技术：学术交流
【发表日期】
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2008年11Z期
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