初始聚类中心优化的kmeans算法.pdf 上传者：shauking 2019-09-04 10:58:59上传 PDF文件 101.62KB 热度 31次 传统的k-means算法对初始聚类中心敏感，聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性，提出一种优化初始聚类中心的方法，此方法计算每个数据对象所在区域的密度，选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验表明改进后的k-means算法能产生质量较高的聚类结果，并且消除了对初始输入的敏感性。关键词：数据挖掘；聚类；k-means算法；聚类中心 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 shauking 资源：1 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
