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基于分層聚類的k—means算法

金微; 陳慧萍 河海大學計算機及信息工程學院; 江蘇常州213022
  • 數據挖掘
  • 聚類
  • 分層聚類算法

摘要:為了更好地實現聚類。在分析分層聚類和k-means算法優缺點的基礎上提出了一種改進的聚類算法.改進算法將分層聚類和k-means聚類算法的優點相結合,首先采用分層聚類,得到一個初始的聚類結果,然后應用k-means聚類算法繼續聚類.實驗結果表明。改進算法較原先傳統的聚類算法,不但算法執行速度快、效率高,而且聚類效果也比較好.

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河海大學常州分校學報

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