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洪成黄;邱华民;杨维宁

候选组搜索K-调和均值数据聚类。 （英语） Zbl 1428.62277号

申请。数学。建模 37，第24号，10123-10128（2013）.
摘要：聚类是一种非常流行的数据分析和数据挖掘技术。K-means是最流行的聚类方法之一。虽然K-means.易于实现，在大多数情况下工作迅速，但它存在两个主要缺点，即对初始化的敏感性和收敛到局部最优。为了克服第一个缺点，即对初始化的敏感性，提出了K-调和均值聚类。本文提出了一种新的算法，候选组搜索（CGS），并结合K-调和平均来解决聚类问题。计算结果表明，CGS在聚类中确实以较少的计算时间获得了更好的性能，特别是对于大数据集或中心数较多的情况。

引用于2文件

MSC公司：

62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

群集;聚类;K谐波平均值;候选组搜索

软件：

J平均值;UCI-毫升;TSPLIB公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.-H.Hung}等人，应用。数学。建模37，编号24，10123--10128（2013；Zbl 1428.62277）
全文： 内政部

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