【摘 要】
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为解决K-Means算法对初始聚类中心的敏感性,提出基于精细簇的K-Means稳定算法。采用基于密度算法的预分类技术来获得高密度的核心类,确定能够代表数据集结构的类层次树;根据
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目(CXLX12_0515);南京信息工程大学教学改革基金项目(13JY001)
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为解决K-Means算法对初始聚类中心的敏感性,提出基于精细簇的K-Means稳定算法。采用基于密度算法的预分类技术来获得高密度的核心类,确定能够代表数据集结构的类层次树;根据类层次树中具有较高代表性的子类中心进行K-Means聚类,获得精细簇;按照层次树中的类归属合并精细簇,获得精确稳定的聚类效果。实验结果表明,该方法能够克服K-Means由于随机初始质心造成的结果不稳定性,一定程度上提高了聚类效果。
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