| 基于K-means聚类算法优化方法的研究 |
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| 引用本文： | 刘叶,吴晟,周海河,吴兴蛟,韩林峄.基于K-means聚类算法优化方法的研究[J].信息技术,2019(1):66-70. |
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| 作者姓名： | 刘叶 吴晟 周海河 吴兴蛟 韩林峄 |
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| 作者单位： | 1.昆明理工大学信息工程与自动化学院 |
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| 摘 要： | 针对传统K-means聚类中存在的一系列问题,文中提出了一种基于K-means聚类的改进算法。该算法首先利用K-means++聚类从数据中选择K个距离尽可能远的对象作为初始聚类中心,然后利用K-mediods聚类选择数据样本的中位数作为聚类中心的对象,最后与两步聚类结合。通过对几个常用UCI标准数据集进行仿真实验,结果表明该算法比传统算法更优。
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| 关 键 词： | K-MEANS聚类 K-means++聚类 K-mediods聚类 两步聚类 |
Research on optimization method based on K-means clustering algorithm |
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| LIU Ye,WU Sheng,ZHOU Hai-he,WU Xing-jiao,Han Lin-yi.Research on optimization method based on K-means clustering algorithm[J].Information Technology,2019(1):66-70. |
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| Authors: | LIU Ye WU Sheng ZHOU Hai-he WU Xing-jiao Han Lin-yi |
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| Affiliation: | (School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and technology,Kunming 650500,China) |
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| Abstract: | LIU Ye;WU Sheng;ZHOU Hai-he;WU Xing-jiao;Han Lin-yi(School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and technology,Kunming 650500,China) |
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| Keywords: | K-means clustering K-means++clustering K-mediods clustering Two-step clustering |
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