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基于優(yōu)化初始聚類中心的Kmeans聚類算法

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摘 要：針對傳統(tǒng)的Kmeans算法運行的結(jié)果依賴于初始的聚類數(shù)目和聚類中心，本文提出了一種基于優(yōu)化初始聚類中心的Kmeans算法。該算法通過量化樣本間距離和聚類的緊密性來確定聚類數(shù)目K值;根據(jù)數(shù)據(jù)集的分布特征來選取相距較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)作為初始聚類中心，避免了傳統(tǒng)Kmeans算法的聚類數(shù)目和聚類中心的隨機(jī)選取。（剩余4095字）

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