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公开(公告)号：CN106778909A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710022745.1
申请日：2017-01-12
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种空间密度相似性度量K‑means聚类方法，其特征在于该方法采用将空间密度的相似性距离和新的K‑means方法类中心的迭代模型相结合的方法，来改进单一的欧氏距离测量方法和K‑means的迭代规则。本发明的聚类方法不仅可以合理地衡量样本间的距离，同时可以选择出更加可靠稳定的初始聚类中心。同时本发明中新的K‑means方法类中心的迭代模型，使数据集中心点的选择更加准确，尤其是对于非簇型数据集，其中心点的选择完全可以避免在数据集以外的点，使得聚类效果显著提高。
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