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快速查找最优初始聚类数K的改进K-means算法

杨青  刘晔  张东旭  刘畅  
【摘要】:K-means算法是经常使用的一种聚类算法,但是易受聚类个数k的影响,为消除这种影响,针对k-means算法,提出一种快速查找最优初始聚类数k的方法,此方法是通过减法聚类来完成最优初始聚类k的确定。对公共数据库UCI里面的数据和TE数据进行实验,结果表明,改进的k-means算法能消除对初始聚类数确定的敏感性,提高了聚类速度和精度。

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