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- [3] 数据挖掘原理与算法[M]. 中国水利水电出版社 , 邵峰晶,于忠清编著, 2003
自适应的k-means聚类算法SA-K-means
被引：4
作者：
周慧芳
[1
,2
]
机构：
[1] 江南大学信息学院
[2] 盐城师范学院图书馆
来源：
关键词：
聚类;
k-means;
聚类中心;
D O I：
10.16660/j.cnki.1674-098x.2009.34.118
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
摘要：
传统的k-means聚类算法对初始聚类中心非常敏感,聚类的结果也常常随着初始聚类中心而波动。为了降低聚类算法的这种敏感性,本文提出了一种自适应的聚类算法(SA-K-means),该方法通过计算数据对象区域的密度,选择相互距离最远的高密度区域的中心作为初始聚类中心。实验表明SA-K-means聚类算法能有效地消除聚类算法对初始聚类中心的敏感性,得到满意的聚类结果。
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