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针对基于Hub的聚类算法K-hubs算法存在对初始聚类中心敏感的问题，提出一种基于Hub的初始中心选择策略。该策略充分利用高维数据普遍存在的Hubness现象，选择相距最远的K个Hub点作为初始的聚类中心。实验表明采用该策略的K-hubs算法与原来采用随机初始中心的K-hubs算法相比，前者拥有较好的初始中心分布，能够提高聚类准确率，而且初始中心所在的位置倾向于接近最终簇中心，有利于加快算法收敛。
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计算机系统应用
ISSN： 1003-3254
CN： 11-2854/TP
Year： 2015
Issue： 4
Page： 171-175
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