| 一种基于初始点密度最大的改进型ISODATA聚类算法 |
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| 引用本文： | 李润青,谢明鸿,黄冰晶.一种基于初始点密度最大的改进型ISODATA聚类算法[J].教育技术导刊,2017,16(12):94-98. |
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| 作者姓名： | 李润青 谢明鸿 黄冰晶 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500 |
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| 摘 要： | 针对ISODATA对初始聚类点选取较为敏感，不能处理噪声点的缺陷，提出一种基于结合密度最大的改进型ISODATA的划分聚类方法D-ISODATA。基于高局部密度点距离和局部密度最大原则，优化聚类初始点并去除噪声点。根据考察对象所处空间区域的密度分布情况划分基本簇，结合ISODATA聚类算法良好的自适应性，有效地对数据集进行分类。实验表明，这种基于密度聚类的改进型ISODATA算法能有效去除噪声点，改善初始中心点选择对最后聚类算法的影响，并且具有良好的自适应性，对于数据集处理的准确性优于传统K-means算法和ISODATA算法。
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| 关 键 词： | 高局部密度点距离 初始点选择 噪声点 ISODATA D-ISODATA 算法 |
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