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传统的k-means算法随机选择初始聚类中心，而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响，因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。为消除这种影响，提出了一种基于K-最近邻居图的划分来选择初始聚类中心算法。实验表明，本文算法能够有效减少K-means算法的迭代次数，提升聚类精度。
基于K-最近邻居图划分的聚类中心初始化算法
【摘 要】
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传统的k-means算法随机选择初始聚类中心，而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响，因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。为消除这种影响，提出了一种基于K-最
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009 安徽工业职业技术学院,安徽铜陵 244000
【出 处】
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全国第20届计算机技术与应用(CACIS)学术会议
【发表日期】
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2009年期
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