一种基于信息熵和密度的K-means算法的改进

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影响K-means聚类算法的因素主要有聚类个数、初始聚类中心、异常点、相似性度量和聚类评价准则五个方面。本文通过利用信息熵确定属性的权重,从而对欧氏距离进行加权处理,将孤立点从数据集中取出,从而更好得选出聚类中心,然后利用加权欧氏距离公式对数据集进行相应的聚类。实验结果表明,基于信息熵和密度的K-means聚类算法聚类结果更精确。
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