一種改進的K-means聚類算法
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：400 K
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文檔介紹：K-means算法是最常用的一種基于劃分的聚類算法，但該算法需要事先指定K值、隨機選擇初始聚類中心等的缺陷，從而影響了K-means聚類結果的穩定性。針對K-means算法中的初始聚類中心是隨機選擇這一缺點進行改進，利用提出的新算法確定初始聚類中心，然后進行聚類，得出最終的聚類結果。實驗證明，該改進算法比隨機選擇初始聚類中心的算法性能得到了提高，并且具有更高的準確性及穩定性。
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