基于距离函数的改进k-means算法

郑帅; 赵晓东

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聚类算法在自然科学和和社会科学中都有很普遍的应用,而K-means算法是聚类算法中经典的划分方法之一。但如果数据集内相邻的簇之间离散度相差较大,或者是属性分布区间相差较大,则算法的聚类效果十分有限。本文基于离散度的思想,采用新的加权距离函数代替了传统算法的欧氏距离,在一定程度上优化了k-means算法的聚类结果。

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来源
《电脑知识与技术》 |2015年第34期|167-169|共3页
作者
郑帅; 赵晓东;
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作者单位

同济大学电子信息与工程学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
聚类; k-means算法; 离散度;

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