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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。
K—means算法的改进及应用
【摘 要】
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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
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2012年10期
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