| 基于密度的加权K-Means算法 |
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| 引用本文： | 万广通,王行风.基于密度的加权K-Means算法[J].测绘科学,2013,38(4):146-148. |
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| 作者姓名： | 万广通 王行风 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221116 |
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| 基金项目： | 数字制图与国土信息应用工程重点实验室开放基金，江苏省资源环境信息工程重点实验室(中国矿业大学)开放基金资助项目 |
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| 摘 要： | K-Means算法是比较流行的局域聚类算法,但由于其存在需要输入聚类数目以及对初始聚类中心敏感等缺陷,本文提出了一种基于密度的加权K-Means聚类算法来初始化聚类中心。该算法定义了点的密度函数和聚类中心函数,通过一定评价函数获取聚类中心。该方法获取的聚类中心不仅周围密度比较大,而且各个聚类中心之间相关性比较小,从而有效的减少了聚类时间,提高算法效率。
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| 关 键 词： | K-均值 聚类中心 密度 加权 |
Weighted K-Means based on density |
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| WAN Guang-tong
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WANG Xing-feng.Weighted K-Means based on density[J].Science of Surveying and Mapping,2013,38(4):146-148. |
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| Authors: | WAN Guang-tong WANG Xing-feng |
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| Institution: | (School of Environmental Science and Spatial Informatics,China University of Mining and Technology,Jiangshu Xuzhou 221116,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | K-Means clustering center density weight |
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