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基于样本空间分布密度的初始
29 3 Vol． 29 No． 3
第 卷第 期 计 算 机 应 用 研 究
2012 3 Application Research of Computers Mar． 2012
年 月
基于样本空间分布密度的初始
*
K-
聚类中心优化 均值算法
1，2 1 2 ，3 2
， ， ，
谢娟英 郭文娟 谢维信 高新波
(1． ， 7 10062 ;2 ． ， 7 1007 1 ;3．
陕西师范大学计算机科学学院 西安 西安电子科技大学电子工程学院 西安 深圳
ATR ， 518060)
大学信息工程学院 国家重点实验室 深圳
: K- 、 ，
摘 要 针对传统 均值聚类算法对初始聚类中心敏感 现有初始聚类中心优化算法缺乏客观性 提出一种基
K- 。
于样本空间分布密度的初始聚类中心优化 均值算法 该算法利用数据集样本的空间分布信息定义数据对象
， ;
的密度 并根据整个数据集的空间信息定义了数据对象的邻域 在此基础上选择位于数据集样本密集区且相距
， K- 。UCI
较远的数据对象作为初始聚类中心 实现 均值聚类 机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪声点
， ， ，
的人工模拟数据集的实验测试证明 本算法不仅具有很好的聚类效果 而且运行时间短 对噪声数据有很强的抗
。 K- K- K-
干扰性能 基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化 均值算法优于传统 均值聚类算法和已有的相关
均值初始中心优化算法。
: ;K- ; ; ;
关键词 聚类 均值聚类 初始中心 邻域 样本分布密度
中图分类号:TP301． 6 文献标志码:A 文章编号:1001-3695 (2012)03-0888-05
doi :10 ． 3969 /j ． issn． 1001-3695． 2012 ． 03． 024
K-means clustering algorithm based on optimal initial centers
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