摘要：在K-means算法中,初始k值和初始聚类中心对聚类结果都有影响。针对K-means算法存在的问题,提出一种K-means算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法结合的聚类算法(K-CFSFDP)。该算法思想:先采用CFSFDP算法得到每个数据点的ρ_i和δ_i并将其作为数据新的特征向量,再次使用CFSFDP算法,对新的ρ_i进行升序排列,以斜率的变化自动选择聚类中心点;再运用K-means算法进行迭代聚类。该算法在UCI数据集上能够又好又快又稳定的聚类。
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