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传统的K-means算法随机选取初始聚类中心，聚类结果不稳定，容易陷入局部最优解。针对聚类中心的敏感性，提出一种优化初始聚类中心的K-means算法。此算法利用数据集样本的分布特征计算样本点的密度并进行分类，在高密度区域中选择K个密度最大且相互距离超过某特定阈值的点作为初始聚类中心 ...
5.以上主要分析都是针对会议文章的。通过观察1970-2010年的kmeans相关会议文章向期刊文章的转化情况，可以发现IEEE基本不会让期刊文章有爆发式增长，审查还是比较严格的。但是在2012-2016年出现了期刊文章连续4年快速增长的情况。
9627. 国内 计算机 类学术 期刊 ( SCI / EI ) 1. 电子学报 英文版Chinese Journalof Electronics（双月刊） JCR 06 (IF: 0.185; 207 articles); JCR 07 (IF:0.120; 159 articles) …
提供全面的“Kmeans”相关文献（论文）下载，论文摘要免费查询，Kmeans论文全文下载提供PDF格式文件。Kmeans中文、英文词汇释义（解释），“Kmeans”各类研究资料、调研报告等。
通过观察1970-2010年的kmeans相关会议文章向期刊文章的转化情况，可以发现IEEE基本不会让期刊文章有爆发式增长，审查还是比较严格的。但是在2012-2016年出现了期刊文章连续4 年快速增长的情况。初期我推测是否是因为增加了额外的期刊导致论文 ...
K-Means的一个主要缺点是它对聚类中心的平均值的使用很简单幼稚。我们可以通过看下面的图片来了解为什么这不是最好的方法。在左边看起来很明显的是，有两个圆形的聚类，不同的半径以相同的平均值为中心。K-Means无法处理，因为聚类的均值非常接近。
K-means相关会议文章数量在2005-2010和2013-2015几年间出现了爆炸性的增长；却在2010-2011以及2015-2016出现了大幅下跌； K-means期刊文章数量在1990-2012年增长较为平稳，而在2012-2016年出现了连续4年的高速增长。论文数量的变化趋势-原因分析
传统的K-means算法随机选取初始聚类中心，聚类结果不稳定，容易陷入局部最优解。针对聚类中心的敏感性，提出一种优化初始聚类中心的K-means算法。此算法利用数据集样本的分布特征计算样本点的密度并进行分类，在高密度区域中选择K个密度最大且相互距离超过某特定阈值的点作为初始聚类中心 ...
5.以上主要分析都是针对会议文章的。通过观察1970-2010年的kmeans相关会议文章向期刊文章的转化情况，可以发现IEEE基本不会让期刊文章有爆发式增长，审查还是比较严格的。但是在2012-2016年出现了期刊文章连续4年快速增长的情况。
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K-Means的一个主要缺点是它对聚类中心的平均值的使用很简单幼稚。我们可以通过看下面的图片来了解为什么这不是最好的方法。在左边看起来很明显的是，有两个圆形的聚类，不同的半径以相同的平均值为中心。K-Means无法处理，因为聚类的均值非常接近。
K-means相关会议文章数量在2005-2010和2013-2015几年间出现了爆炸性的增长；却在2010-2011以及2015-2016出现了大幅下跌； K-means期刊文章数量在1990-2012年增长较为平稳，而在2012-2016年出现了连续4年的高速增长。论文数量的变化趋势-原因分析
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