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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于距離和密度的并行二分K-means算法

      基于距離和密度的并行二分K-means算法

      2021-03-22 | pdf | 1.16 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　K- means算法初始中心點(diǎn)選擇的隨機(jī)性以及對噪聲點(diǎn)的敏感性，使得聚類結(jié)果易陷亼局部最優(yōu)解，為獲得最佳初始聚類中心，提岀一種基于距離和密度的并行二分K- means算法。計(jì)算數(shù)據(jù)集的平均樣本距離，根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離計(jì)算數(shù)據(jù)的權(quán)重，選擇最大權(quán)重?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)作為第一個中心點(diǎn)，小于平均樣本距離的數(shù)據(jù)點(diǎn)不參加下次聚類，將剩余數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重與中心點(diǎn)距離相乘，選擇值最大的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為下一個中心點(diǎn)，得到兩個中心點(diǎn)后按照距離對數(shù)據(jù)進(jìn)行分配，將每個中心點(diǎn)代表的類分為兩類后在每類上繼續(xù)重復(fù)上述步驟。通過模仿細(xì)胞分裂的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，構(gòu)建一棵滿二叉樹，當(dāng)葉子結(jié)點(diǎn)數(shù)超過類別數(shù)k時停止聚類，合并葉子結(jié)點(diǎn)得到k個初始聚類中心執(zhí)行K- means算法。在UCI公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，結(jié)果表明，對比傳統(tǒng)K- means算法、 Canopy- Kmeans算法分K- means算法、WK- means算法、MWwK- means算法和DCK- means算法，該算法效率更高，其有較好的聚類效果。

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