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基于K-均值聚类的混合聚类算法

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摘要

K-均值聚类算法是聚类算法中比较典型的算法之一,在其各类改进算法中都受到了离群点、初质心、类个数等因素的干扰。本文利用相似密度提出一种新的聚类初始质心选取和离群点判别方法,对K-均值聚类算法进行了改进。通过实验证明改进算法提高了聚类的有效性和稳定性。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2016年第1期|40-42|共3页
作者
刘明术;
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作者单位

黄山职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
K-均值聚类; 聚类算法; 相似密度; 离群点;

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