[发明专利]一种基于改进K-means算法和新聚类有效性指标的聚类分析方法在审
| 申请号： | 201911146579.1 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110909792A | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 朱二周;高新;刘锋 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 唐红 |
| 地址： | 230000 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进K‑means算法和新聚类有效性指标的聚类分析方法，首先通过密度信息获取高密度初始聚类中心点，按照初始聚类中心点进行K‑means算法聚类；不断迭代聚类中心点；计算聚类有效性指标的值并将最小的聚类有效性指标对应的簇数作为数据集的最佳聚类数并输出最佳聚类结果。本发明可以有效的降低K‑means聚类算法的迭代次数，减少聚类时间消耗，提升聚类效率；高密度初始中心点和中心点替换方法的结合降低了K‑means聚类算法陷入局部最优解的可能性；聚类结果稳定精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 means 算法 新聚类 有效性 指标 聚类分析 方法 | ||
【主权项】：
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