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摘要:
在分析聚类结果对初值依赖性的基础上,对初值选取方法进行了分析和研究,提出了K-均值聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法.该算法首先计算出样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找出有可能是一类的数据,最后依赖这些样本点形成初始聚类中心.
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文献信息
篇名 改进的K-均值聚类算法
来源期刊 光盘技术 学科 工学
关键词 聚类 数据挖掘 K-均值算法 初始聚类中心
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 计算技术与自动化
研究方向 页码范围 54-56
页数 3页 分类号 TP311.13
字数 3348字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周文勇 信阳师范学院计算机科学系 15 55 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
数据挖掘
K-均值算法
初始聚类中心
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光盘技术
月刊
1006-6950
41-1239/TN
大16开
河南省郑州市
36-156
1995
chi
出版文献量(篇)
1673
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3
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1976
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