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| 基于核函数动态分配聚类中心的DGK-Kmeans算法 | |
| 引用本文： | 张晋逢,孙忠林.基于核函数动态分配聚类中心的DGK-Kmeans算法[J].教育技术导刊,2019,18(2):42-44. |
| 作者姓名： | 张晋逢 孙忠林 |
| 作者单位： | 山东科技大学 计算机科学与工程学院，山东 青岛 266590 |
| 摘 要： | Kmeans算法存在两个主要缺陷，导致聚类结果准确率较低。为改善聚类效果，提出一种DGK-Kmeans算法。该算法选用核密度估计处理数据，得到备选聚类中心，依据平均类间相似度动态增加初始聚类中心个数，直至平均类间相似度大于前次计算值时，选取平均类内相似度最小时对应的聚类中心为初始聚类中心，进行Kmeans聚类计算。采用UCI标准数据集进行实验，证明改进后的DGK-Kmeans算法在聚类准确率和稳定性方面有很大提高。 |
| 关 键 词： | Kmeans算法 高斯核函数 动态聚类中心 |
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