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一种改进的K均值聚类算法
被引：2
作者：
孟佳娜
邓俐伶
于玉海
唐品忠
机构：
[1] 大连民族学院理学院
来源：
关键词：
聚类分析;
K均值算法;
相似性;
D O I：
10.13744/j.cnki.cn21-1431/g4.2011.03.025
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
1201 ;
摘要：
针对传统K均值算法中采取的欧氏距离计算相似性的不足,提出一种新的相似性计算方法,并将这种方法与欧氏距离的度量方法进行了比较。在UC I基准数据集上的实验表明,该方法有更稳定的聚类结果,是一种比较有效的聚类度量方法。
引用
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