一种服务于K-means的初始中心选取方法
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
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標簽： 聚类 初始中心 决策图
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文檔介紹：聚类是数据挖掘领域最重要的技术之一，K-means是其中使用频率最高的举足轻重的聚类算法。然而，K-means算法表现严重依赖于初始中心，选取多少个初始中心以及选择哪些数据点作为初始中心对K-means算法十分重要。基于此，提出一种初始中心选取方法DPCC（Density Peak Clustering Centers）。DPCC方法基于密度和距离生成一个选取决策图，将数据集中所有的密度峰值点凸显出来。这些密度峰值点即为DPCC方法为K-means算法提供的初始中心。实验表明，DPCC方法不仅可为K-means提供初始中心数量，还能有效提高K-means算法的准确度，并缩减K-means算法的执行时间。
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