一種服務(wù)于K-means的初始中心選取方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>3635 K
標(biāo)簽： 聚類 初始中心 決策圖
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文檔介紹：聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一，K-means是其中使用頻率最高的舉足輕重的聚類算法,。然而，K-means算法表現(xiàn)嚴(yán)重依賴于初始中心,，選取多少個初始中心以及選擇哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始中心對K-means算法十分重要,。基于此,，提出一種初始中心選取方法DPCC（Density Peak Clustering Centers）,。DPCC方法基于密度和距離生成一個選取決策圖，將數(shù)據(jù)集中所有的密度峰值點(diǎn)凸顯出來,。這些密度峰值點(diǎn)即為DPCC方法為K-means算法提供的初始中心,。實(shí)驗(yàn)表明，DPCC方法不僅可為K-means提供初始中心數(shù)量,，還能有效提高K-means算法的準(zhǔn)確度,，并縮減K-means算法的執(zhí)行時間。
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