排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
Kmeans算法存在两个主要缺陷,导致聚类结果准确率较低。为改善聚类效果,提出一种DGK-Kmeans算法。该算法选用核密度估计处理数据,得到备选聚类中心,依据平均类间相似度动态增加初始聚类中心个数,直至平均类间相似度大于前次计算值时,选取平均类内相似度最小时对应的聚类中心为初始聚类中心,进行Kmeans聚类计算。采用UCI标准数据集进行实验,证明改进后的DGK-Kmeans算法在聚类准确率和稳定性方面有很大提高。 相似文献
1