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K-means初始聚类中心的选择算法
郑丹 王潜平
计算机应用
2012, 32 (08):
2186-2192.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02186
K-means算法随机选取初始聚类中心，容易造成聚类准确率低且聚类结果不稳定。针对这一问题，提出一种初始聚类中心的选择算法。通过k-dist的差值(DK)图分析，确定数据点在k-dist图上的位置，选择主要密度水平曲线上k-dist值最小的点作为初始聚类中心。实验证明，改进算法选择的初始聚类中心唯一，聚类结果稳定，聚类准确率高，迭代次数少。
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