本文作者：张洁玲；白清源；成功正常投稿发表论文到《福州大学学报(自然科学版)》2014年04期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对传统K-means算法在初始质心选取的敏感性以及迭代计算的冗余性这两方面的缺陷,提出一种高效的聚类算法(ECA).根据数据对象的空间分布情况,首先采用空间划分预聚类算法(SDPCA)对数据集实现预聚类划分,然后采用基于邻近簇调整的优化聚类算法(OCANC)对预聚类成果进行优化处理,最终获取聚类成果.实验证明,该改进算法能消除对初始输入的敏感性,以更高的运行效率获取较高质量的聚类结果.
【论文正文预览】：0引言聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要研究方向.它根据某种确定的相似性度量按簇内最大化、簇间最小化的原则对数据进行非监督分类.聚类算法被广泛应用于生物学、医学、信息检索、机器学习、社会科学和商业等众多领域的自动分类研究.K-means是众多聚类算法中基于划分的一
【文章分类号】：TP301.6
【稿件关键词】：K-means二分K均值预聚类邻近簇
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【稿件标题】：【基于密度的聚类算法】一种高效的K-means聚类改进算法
【作者单位】：福建江夏学院电子信息科学学院;福州大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《福州大学学报(自然科学版)》2014年04期
【期刊简介】：0......更多福州大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/8224/)投稿信息
【版权所有人】：张洁玲；白清源；

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