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基于分层聚类的k—means算法

金微; 陈慧萍 河海大学计算机及信息工程学院; 江苏常州213022
  • 数据挖掘
  • 聚类
  • 分层聚类算法

摘要:为了更好地实现聚类。在分析分层聚类和k-means算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法.改进算法将分层聚类和k-means聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一个初始的聚类结果,然后应用k-means聚类算法继续聚类.实验结果表明。改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好.

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