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基于商空间理论的K-means改进算法

周红芳  刘园  谈姝辰  
【摘要】:针对K-means算法中对于初始聚类中心的敏感性和容易受到离群点的干扰,提出一种基于商空间多粒度的K-means改进算法(QIMKM)。该算法分为两个阶段,第一阶段在不同粒度的商空间内确定出所有类簇的骨架结构,第二阶段通过改进的K-means算法对剩余数据点进行划分。最后,综合两个阶段的结果得到最终的聚类结果。此算法通过观察不同商空间下类簇的结构信息,为第二阶段的K-means算法提供初始中心类,以此来消除初始中心的不确定性对K-means算法的影响,并且能够使QIMKM识别出非球状的类簇。

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