基于加權(quán)距離進(jìn)行密度計(jì)算的聚類方法研究
關(guān)鍵詞：密度計(jì)算 加權(quán)距離 簇質(zhì)心
摘要：本文主要研究了初始聚類中心選取對(duì)于K-means算法性能的影響,并通過(guò)更好的初始化技術(shù)來(lái)增強(qiáng)算法性能.研究發(fā)現(xiàn),在進(jìn)行K-means聚類時(shí),通過(guò)使用加權(quán)距離密度計(jì)算方法,對(duì)數(shù)據(jù)集的密度計(jì)算,使得在傳統(tǒng)K-means聚類算法過(guò)程局部最優(yōu)、簇內(nèi)方差較大所帶來(lái)的聚類結(jié)果不佳的缺陷得到了顯著改善.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在使用本改進(jìn)方法進(jìn)行聚類時(shí),聚類結(jié)果的簇內(nèi)方差較傳統(tǒng)方法降低了15%左右,對(duì)聚類中心的聚集性更加緊密,使算法性能得到了較好的提升.
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