K—means算法的改进及应用

来源 :微计算机信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kelly2003
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针对k-means算法在聚类过程中受初始聚类中心影响很大的问题,本文提出了一种优化初始聚类中心的方法。此方法通过计算聚类中心与其他各个点之间的距离,依次找到最佳的一组初始聚类中心组合。实验表明改进后的k-means算法提高了检测率,降低了误检率,产生了质量较高的聚类结果。
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