基于优化初始聚类中心的Kmeans聚类算法

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摘 要：针对传统的Kmeans算法运行的结果依赖于初始的聚类数目和聚类中心，本文提出了一种基于优化初始聚类中心的Kmeans算法。该算法通过量化样本间距离和聚类的紧密性来确定聚类数目K值;根据数据集的分布特征来选取相距较远的数据作为初始聚类中心，避免了传统Kmeans算法的聚类数目和聚类中心的随机选取。（剩余4095字）

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