一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)K-means聚類算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：針對(duì)初始聚類中心對(duì)傳統(tǒng)K-means算法的聚類結(jié)果有較大影響的問(wèn)題，提出一種依據(jù)樣本點(diǎn)類內(nèi)距離動(dòng)態(tài)調(diào)整中心點(diǎn)類間距離的初始聚類中心選取方法，由此得到的初始聚類中心點(diǎn)盡可能分散且具代表性，能有效避免K-means算法陷入局部最優(yōu)。通過(guò)UCI數(shù)據(jù)集上的數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明改進(jìn)的算法提高了聚類的準(zhǔn)確性。
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