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摘要： 針對現(xiàn)有的集成聚類算法通常默認使用K-means算法作為基聚類生成器， 雖能確保聚類成員的多樣性， 卻忽視了差的基聚類可能會對最終聚類結果造成極大干擾的問題， 提出一種基于聚類質量的兩階段集成算法. 鑒于K-means算法運行高效但聚類質量較粗糙， 提出首先在生成階段采用K-means算法生（剩余13026字）
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基于聚類質量的兩階段集成算法
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