基于min-max准则与区域划分的I-k-means-+聚类算法

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摘要： 针对I-k-means-+算法聚类结果不稳定、求解精度较低的问题， 提出一种基于min-max准则与区域划分的I-k-means-+聚类算法. 首先， 提出min-max准则， 计算每个数据点到最近中心的距离， 优先选择距离最大的数据点作为新的聚类中心， 避免多个初始中心聚集在同一个簇中的情（剩余12253字）

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