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滑动均值聚类

Submit Time: 2019-11-26
Author: 何沧平 1 ; 孟令霞 2 ;
Institute: 1.微博; 2.北京第二实验小学通州分校;

Abstracts

本文提出一个名为滑动均值的聚类算法,尝试替代常用的k均值算法。滑动均值能处理大量的样本,自行决定类别数量,用混洗样本来避免出现很差的中心点,能够中途裁减类别数量,聚类效果显著好于k均值。在鸢尾花数据和手写数字数据上,滑动均值的聚类效果比k均值分别高9.93%和5.17%。
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From: 何沧平
DOI:10.12074/201911.00099
Recommended references: 何沧平,孟令霞.(2019).滑动均值聚类.[ChinaXiv:201911.00099] (Click&Copy)
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[V1] 2019-11-26 22:09:27 chinaXiv:201911.00099V1 Download
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