针对传统聚类算法无法处理大规模数据的特点,结合增量算法和簇特征的思想,在初始聚类阶段,采用基于距离的K-means聚类算法获取相应簇的特征。根据簇特征,并结合K最近邻(KNN)的思想处理增量,提出了基于簇特征的增量聚类算法。提出的方法已经在加州大学尔湾分校(UCI)机器学习库中提供的真实数据集的帮助下得到验证。实验结果表明:提出的增量聚类方法的聚类精度较普通K-means算法和原始增量K-means算法有明显提高。
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