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摘要
针对k-means算法采用单一的聚类中心描述一个类簇,一般不能有效适用于任意形状簇的缺陷,在研究k-means算法以及初始聚类中心优化算法的基础上,考虑将数据集中较大或延伸状的簇分割成若干球状簇,而后合并这些小簇。该算法首先选取一组分布于高密度区域的聚类中心,将聚类中心周围的对象划分到离其最近的聚类中心形成子簇,再根据子簇之间的连通性完成子簇合并。实验证明,该算法能有效适应任意形状簇,并保持了k-means算法简单的优点。
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单位安徽省农业; 安徽省农村综合经济信息中心
