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| 基于改进的K-means算法初始化方法研究 | |
| 摘 要： | 为了解决K-means算法在随机初始化过程中影响到K-means算法的效率性和正确性问题.提出了一种改进的方法(IKM),该方法是一种改进K均值的算法,利用密度、网格和统计等概念,将IKM的模拟数据与K-means进行比较.结果证明IKM的效率性和正确性优于K-means算法,对于复杂的情况在数据分布方面,IKM的表现优于K-means算法. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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