K_means算法的初始聚类中心的优化 上传者：63525我是 2019-09-23 11:22:07上传 PDF文件 171.2KB 热度 35次 摘要: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,针对K-means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-means算法,该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,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,理论分析与实验结果表明,改进的算法能取得更好的聚类结果。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 收藏 腾讯 微博 用户评论 码姐姐匿名网友 2019-09-23 11:22:07 还可以，可以学点知识 码姐姐匿名网友 2019-09-23 11:22:07 用于初步学习有点难度 码姐姐匿名网友 2019-09-23 11:22:07 K-means算法的难点就是中心的选值，有所帮助，很好。 码姐姐匿名网友 2019-09-23 11:22:07 好东西，机器学习必看 码姐姐匿名网友 2019-09-23 11:22:07 计算效率对我的要求略不足 发表评论 63525我是 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
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K-means算法的难点就是中心的选值，有所帮助，很好。
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计算效率对我的要求略不足