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基于输入点集求解k-Means聚类算法

王守强  朱大铭  史士英  
【摘要】:k-Means聚类是聚类划分中应用最广泛的一种方案,但是现在许多关于此问题的研究并没有给出近似比为常数的算法。本文给出了一个随机算法,该算法通过以不同概率选取初始k个点,保证了以一定概率分别属于不同最优聚类簇的k个点。以这k个点作为初始中心点对输入点集进行交换分别执行局部搜索算法,证明了可得到期望近似比至多为2的解。实验结果表明该算法能够取得较优的近似解结果。

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