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《长春理工大学学报(自然科学版)》 2015年05期
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基于最小方差的自适应K-均值初始化方法

肖洋  李平  王鹏  邱宁佳  
【摘要】:K-均值算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同初始聚类中心波动。针对以上问题,提出一种基于最小方差的自适应K-均值初始化方法,使初始聚类中心分布在K个不同样本密集区域,聚类结果收敛到全局最优。首先,根据样本空间分布信息,计算样本方差得到样本紧密度信息,并基于样本紧密度选出满足条件的候选初始聚类中心;然后,对候选初始聚类中心进行处理,筛选出K个初始聚类中心。实验证明,算法具有较高的聚类性能,对噪声和孤立点具有较好的鲁棒性,且适合对大规模数据集聚类。

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