基于leader的k-means改进算法Fu-lan ZHENG,Yan-fang ZHANG,Rui WUJournal of Shanxi Normal University(Natural Science Edition)（2014）被引用0|浏览4摘要针对传统k-means算法中初始聚类中心选取的随意性对于聚类结果影响较大的问题,提出了基于Leader算法的k-means改进算法——Lk-means算法.该算法有效避免了初始聚类中心选取的边缘化和随意性.实验证明,Lk-means算法的聚类结果更加有效合理.更多上传PDF原文链接分享引用加入学术空间AI 理解论文数据免责声明页面数据均来自互联网公开来源、合作出版商和通过AI技术自动分析结果，我们不对页面数据的有效性、准确性、正确性、可靠性、完整性和及时性做出任何承诺和保证。若有疑问，可以通过电子邮件方式联系我们：report@aminer.cnChat Paper正在生成论文摘要
原文链接
分享
引用
