【摘 要】
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针对海量数据聚类过程中,经典的K-均值聚类算法对其K个初始聚类中心点的选择以及数据集噪声十分敏感的问题,提出了一种针对海量数据考虑初始聚类中心点选择的聚类算法。该算法首先采用冒泡排序法对数据集进行排序,获取数据集的各维中心值组成第一个初始聚类中心点。其次,通过计算与第一个初始聚类中心点的欧式距离,对剩余候选初始聚类中心点进行优化选择,保证所有的聚类中心点均匀地分布在数据集密度较大的空间上,以此减少聚类过程中的迭代次数和提高聚类算法效率。最后,基于UCI(University of California,I
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61703297,71701140),山西省自然科学基金(201901D111259)。
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针对海量数据聚类过程中,经典的K-均值聚类算法对其K个初始聚类中心点的选择以及数据集噪声十分敏感的问题,提出了一种针对海量数据考虑初始聚类中心点选择的聚类算法。该算法首先采用冒泡排序法对数据集进行排序,获取数据集的各维中心值组成第一个初始聚类中心点。其次,通过计算与第一个初始聚类中心点的欧式距离,对剩余候选初始聚类中心点进行优化选择,保证所有的聚类中心点均匀地分布在数据集密度较大的空间上,以此减少聚类过程中的迭代次数和提高聚类算法效率。最后,基于UCI(University of California,I
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