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K- means算法初始中心點選擇的隨機性以及對噪聲點的敏感性，使得聚類結果易陷亼局部最優解，為獲得最佳初始聚類中心，提岀一種基于距離和密度的并行二分K- means算法。計算數據集的平均樣本距離，根據數據點之間的距離計算數據的權重，選擇最大權重數據點作為第一個中心點，小于平均樣本距離的數據點不參加下次聚類，將剩余數據點的權重與中心點距離相乘，選擇值最大的數據點作為下一個中心點，得到兩個中心點后按照距離對數據進行分配，將每個中心點代表的類分為兩類后在每類上繼續重復上述步驟。通過模仿細胞分裂的方法對數據進行切分，構建一棵滿二叉樹，當葉子結點數超過類別數k時停止聚類，合并葉子結點得到k個初始聚類中心執行K- means算法。在UCI公開數據集上進行測試，結果表明，對比傳統K- means算法、 Canopy- Kmeans算法分K- means算法、WK- means算法、MWwK- means算法和DCK- means算法，該算法效率更高，其有較好的聚類效果。
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