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| 科研成果 |
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| 论文题目： |
最优聚类个数和初始聚类中心点选取算法研究 |
| 第一作者： |
张素洁;赵怀慈 |
| 参与作者： |
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| 联系作者： |
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| 发表刊物： |
计算机应用研究 |
| 发表年度： |
2017 |
| 卷,期,页： |
34,6,1617-1620 |
| 论文出处： |
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| 第一作者所在部门： |
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| 论文编号： |
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| 论文摘要： |
传统K-means算法的聚类数k值事先无法确定，而且算法是随机性地选取初始聚类中心点，这样容易造成聚类结果不稳定，且准确率较低。基于SSE用来选取聚类个数k值，基于聚类中心点所在的周围区域相对比较密集，其次聚类中心点之间距离相对较远的选取原则用来选取初始聚类中心点，避免初始聚类中心点集中在一个小的范围，防止陷入局部最优。实验证明，能选取最优的k值，通过用标准的 UCI数据库进行试验，采用的算法能选择出唯一的初始中心点，聚类准确率较高，误差平方和较小。 |
| 论文全文： |
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| 其他备注： |
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