| 一种改进的动态K-means聚类算法 |
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| 引用本文： | 詹辉煌,朱敏琛.一种改进的动态K-means聚类算法[J].微型机与应用,2012,31(20):74-76. |
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| 作者姓名： | 詹辉煌 朱敏琛 |
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| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院,福建福州,350108 |
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| 基金项目： | 福建省自然科学基金，福建省科技计划重点项目 |
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| 摘 要： | 针对初始聚类中心对传统K-means算法的聚类结果有较大影响的问题,提出一种依据样本点类内距离动态调整中心点类间距离的初始聚类中心选取方法,由此得到的初始聚类中心点尽可能分散且具代表性,能有效避免K-means算法陷入局部最优。通过UCI数据集上的数据对改进算法进行实验,结果表明改进的算法提高了聚类的准确性。
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| 关 键 词： | K-means 聚类算法 初始聚类中心 动态聚类 |
An improved dynamic K-means clustering algorithm |
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| Zhan Huihuang ,Zhu Minchen.An improved dynamic K-means clustering algorithm[J].Microcomputer & its Applications,2012,31(20):74-76. |
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| Authors: | Zhan Huihuang Zhu Minchen |
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| Affiliation: | ( College of Mathematics and Computer Science , Fuzhou University , Fuzhou 350108 , China ) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | K-means clustering algorithm initial clustering centers dynamic clustering |
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