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一种改进的K-means聚类算法
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：400 K

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文档介绍：K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法，但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷，从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进，利用提出的新算法确定初始聚类中心，然后进行聚类，得出最终的聚类结果。实验证明，该改进算法比随机选择初始聚类中心的算法性能得到了提高，并且具有更高的准确性及稳定性。
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