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《计算机工程与应用》 2007年22期
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优化K-means初始聚类中心研究

毛韶阳  李肯立  
【摘要】:K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。

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