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基于簇中心动态迁移的一个聚类算法

A clustering algorithm based on dynamic cluster-center moving
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摘要 基于动态簇中心迁移算法对K means算法进行改进,试验结果表明,该算法能够获得一个较好的初始划分,从而获得一个较好的聚类结果. The k-means algorithm was improved based on dynamic cluster-center moving. The results showed that better initial partition for clustering of k-means algorithm could be got by this method.
作者 李丽珊 朱文兴
机构地区 福州大学数学与计算机学院
出处 《福建农林大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2004年第4期508-511,共4页 Journal of Fujian Agriculture and Forestry University:Natural Science Edition
基金 福建省自然科学基金资助(A0310013).
关键词 聚类算法 K-MEANS算法 迁移算法 动态 划分 中心 法能 试验结果 改进 clustering initial partition cluster-center moving
分类号 S513 [农业科学—作物学] TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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参考文献3

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共引文献76

福建农林大学学报（自然科学版）
2004年 第4期

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