一种改进的K-平均聚类算法

时间:2024-05-06 12:52:28
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文件名称:一种改进的K-平均聚类算法

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更新时间:2024-05-06 12:52:28

算法/平均聚类算法 空间数据挖掘

典型K平均算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而实际中很难精确确定,因而无法解决该核算法的实际问题。为此,提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此提出了一种改进的k值优化算法。实验证明,与传统基于平均值方法实现数据聚类相比,用改进K值优化算法有效提高数据聚类效果。


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