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2015-07-01
个人搜集的一系列K中心聚类文章,重点是 初始聚类中心 和 算法速度提高

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根据我目前已经读过的文章,有这么三大类的提高K中心聚类速度的方法(这里主要关注的是 初始聚类中心的选取 次之是 中心替换的优化思路)

一类是 计算各点到其他点距离和,排序,取前K个作为初始中心
第二类是 粒度思想,可以简单认为是先进行了初步聚类,选择初步聚类中心作为初始中心
第三类是 密度,简单分簇,计算各簇样本数,取前K个的质心作为中心

以上分类十分粗略,但是大致思想接近,以下文章相互引用,重点不同,是我个人认为有一定参考意义的文章,贴出来,目的是方便有类似需求的同仁,以减少大家重复搜索的时间。
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iData_粒计算研究综述_王国胤.pdf

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iData_聚类的粒度分析_王伦文.pdf

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iData_基于核的自适应K_Medoid聚类_孙胜.pdf

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eswa2009-park(simple kmedoids).pdf

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一种简单高效的K-medoids方法

HastieEtAlReview经典.pdf

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000282607800086.pdf

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变量加强型K-medoids方法

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2015-7-1 14:41:03
是不是发错版块了。。。。应该直接发到数据挖掘里面==
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2015-7-7 23:06:38
其实可以打个包上传的
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2015-7-27 14:32:07
恩,有道理
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