【摘 要】
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传统的k_means算法随机地选择初始中心,导致最终聚类结果陷入局部最优且准确率低.min_max算法针对初始中心随机选择的缺点提出了改进.但原始的k_means和min_max算法都忽略了
【机 构】
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武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心,武汉大学计算机学院
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传统的k_means算法随机地选择初始中心,导致最终聚类结果陷入局部最优且准确率低.min_max算法针对初始中心随机选择的缺点提出了改进.但原始的k_means和min_max算法都忽略了利用原空间欧式距离度量相似性的不合理性.对此提出改进算法,利用映射函数将输入向量转换到特征空间,在min_max算法基础上确定初始中心后,根据特征空间中的欧式距离来进行分类.实验证明了改进算法的有效性,在iris和wine数据集上获得了92.86%和72.34%的分类准确率.
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