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基于直方图峰值优化的阶梯k-means聚类算法
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  • 作者:李芝峰 ; 景源
  • 关键词:阶梯K-means算法 ; 降维 ; 直方图峰值 ; 稳定性
  • 中文刊名:DZRU
  • 英文刊名:Electronic Technology & Software Engineering
  • 机构:辽宁大学崇山校区;
  • 出版日期:2019-03-15
  • 出版单位:电子技术与软件工程
  • 年:2019
  • 期:No.152
  • 语种:中文;
  • 页:DZRU201906058
  • 页数:2
  • CN:06
  • ISSN:10-1108/TP
  • 分类号:82-83
摘要
本文提出了一种基于直方图峰值优化的阶梯k-means聚类算法,本算法能够根据给定的K值,较快的得到初始聚类中心,能够很有效的减少迭代次数,得到的聚类结果很接近真实数据。
        
引文
[1]薛芯菊.基于Python的K-means算法及其应用[J].科技视界,2018(24):141-142.
    [2]吴斌.相关性加权K-means算法的改进及其应用[D].江西理工大学,2018.
    [3]J.R.Hershey,Z.Chen,J.Le Roux,and S.Watanabe,“Deep clustering:Discriminative embeddings for segmentation and separation,”in Proc.ICASSP,Mar.2016.
    [4]陈利虎,张尔扬,沈荣骏.基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选[M].国防科技大学学报,2009

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