一种kmeans初始聚类中心选取方法

针对传统k-means聚类方法随机选择初始聚类中心而导致的收敛速度慢、聚类效果较差的问题,本文结合空间相似度度量提出一种改进的k-means初始聚类中心选择方法.该方法通过...

一种基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择方法,该方法根据属性集和范式计算出对象的距离矩阵和所有对象距离的平均值,并对距离矩阵归一化处理,在0到对象距离的平均...

一种有效的k-means聚类初始中心选取方法[J].计算机与现代化,2010,(07):84-87.熊忠阳,陈若田,张玉芳.一种有效的 k-means聚类中心初始化方法[J].计算机应用研究...

KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况...《大数据》一书中提到K个初始类簇点的选取还有两种方法:1)选择彼此距离尽可能...

KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的...《大数据》一书中提到K个初始类簇点的选取还有两种方法:1)选择彼此距离尽可能...

一种优化的 k -Means聚类中心初始化方法由于最大距离法选取的初始聚类中心间的距离最远,因此当处理的数据为稀疏数据,聚类效果会大大降低.针对这一不足,结合最大...

陈敏;李雪峰;InternationalCommunicationSciencesAssociationHongKong.一种选择了初始聚类中心的改进K-means算法.Proceedingsof2010InternationalConferenceonBroadcastTechnologyand...

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任景彪;尹绍宏.一种有效的k-means聚类初始中心选取方法.计算机与现代化.2010.84-86任景彪,尹绍宏. 一种有效的k-means聚类初始中心选取方法[J].计算机与现代化,...