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研究了K均值算法中初始聚类中心的选择对算法本身聚类精度及效率的影响,并提出了改进的算法(LK(算法,Leader+K-means).LK算法中的初始聚类中心选择不是随机的,而是利用Leader算法得到若干个初始类中心,然后选择包含数据项最多的k个类中心,作为K均值算法的初始类中心.实验结果表明,LK算法在聚类结果的稳定性和正确率方面都是有效可行的.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2008
Issue： 4
Volume： 36
Page： 493-496
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