一種改進的動態K-means聚類算法
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：364 K
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文檔介紹：針對初始聚類中心對傳統K-means算法的聚類結果有較大影響的問題，提出一種依據樣本點類內距離動態調整中心點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。通過UCI數據集上的數據對改進算法進行實驗，結果表明改進的算法提高了聚類的準確性。
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