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摘要：初始聚类中心的随机选择，根据主观经验确定类簇数等问题时常伴随着原始K - means算法。为了攻克以上问题，改进算法采用峰值法以及融合了K近邻算法的密度峰值算法逐一调整。通过在UCI数据集上测试及与原始K - means算法、最大最小距离距离算法在准确率、稳定性和处理数据速率方面的比较，其中最为突出的是，改进算法的准确率达到了96%以上。（剩余4244字）
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融合了K近邻与密度峰值算法的K-means算法
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