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| 基于改进RPCL的K-means聚类算法 | |
| 引用本文： | 李彦明.基于改进RPCL的K-means聚类算法[J].甘肃科技,2018(4). |
| 作者姓名： | 李彦明 |
| 作者单位： | 兰州理工大学技术工程学院 |
| 摘 要： | 针对现有(Rival Penalized Competitive Learning,RPCL)算法之不足,提出根据样本数据集自然分布规定样本密度,把此密度代入次胜者受罚竞争学习算法(RPCL)节点权值调整的改进RPCL算法;以改进RPCL算法对数据集进行预处理,确定K-means算法的合理类簇数目和最佳初始聚类中心,提高K-means算法的聚类效率和聚类准确性,促进其尽快地收敛至全局最优解。 |
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