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上传时间: 2021-02-22
详细说明：在聚类算法中，选择代表性示例的子集在数据集中非常重要。 可以通过随机选择数据对象的初始子集然后进行迭代优化来找到此类“示例”，但这仅在该初始选择接近良好解决方案的情况下才有效。 在本文中，基于属性值的频率，定义了对象的平均密度。 此外，提出了一种新的分类数据初始化方法，该方法考虑了对象之间的距离和对象的密度。 我们还将提出的初始化方法应用于k模式算法和模糊k模式算法。 实验结果表明，所提出的初始化方法优于随机初始化方法，并且由于其相对于数据对象数量的线性时间复杂度，因此可以应用于大型数据集。
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