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摘要
K-means算法是数据挖掘领域研究、应用都非常广泛的一种聚类算法,其各种衍生算法很多,其中包括近年出现的以点对称距离为测度的K-means聚类算法。在点对称距离聚类算法的基础上提出一种新的聚类算法,根据对对称性的分析,为对称性的描述增加方向约束,提高对称距离的描述准确性,以此来提高聚类的准确性。同时,针对对称点成对出现的特点,调整了聚类过程中的收敛策略,以对称点对连线中点计算聚类中心,改善了基于对称距离的聚类算法收敛性能。通过数值仿真比较了所提算法与原有算法的优劣,结果显示该算法在计算复杂度不变的条件下获得了更准确的结果,聚类结果更接近数据的真实分类。
