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一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法研究

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:1305KB | 2015-08-26

张瑾

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K均值聚类算法是一种常见且有效的基于划分的聚类算法。为解决该聚类算法对初始中心敏感的问题，常用的方法是层次化初始聚类中心。然而，层次初始的聚类算法仍然需要将聚类个数作为输入参数，在高维数据和海量数据中不易应用。基于能够自动确定聚类数目的目的，采用DBI度量，提出一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法（简称DHIKM）。
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