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基于优化初始中心点的K-means文本聚类算法
被引：7
作者：
张世博
机构：
[1] 北京石油化工学院计算机系
来源：
关键词：
K均值;
聚类;
初始中心点;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
081203 ;
0835 ;
摘要：
K-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。该文针对K-means算法所存在的问题,提出了一种优化初始中心点的算法。实验表明可以有效减少迭代次数并提高聚类精度,最终获得较好的聚类效果。
引用
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