在维吾尔文文字识别中,能否有效地聚类将直接影响识别结果的好坏。为改善聚类效果,针对维吾尔文连体段聚类,提出了一种改进的K-means聚类算法。该算法首先采用等间距法多次选择类中心,然后选择最佳码本和利用有效相似比来动态调整聚类个数K,最后完成了连体段聚类。实验结果表明:与传统K-means算法相比,改进的K-means算法得到了较好聚类效果,聚类正确率达90%以上。
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