【摘要】为了解决进行K-means 聚类时类数的自动选择和Hierarchical 聚类在处理大量高维数据时时间效率低的问题，在Kmeans聚类算法的基础上结合Hierarchical 聚类算法，提出了一种基于集体智慧编程方法的用于处理大量数据时动态选取K 值的聚类模型。实验结果表明该算法比K-means聚类具有更好的聚类效果，同时解决了Hierarchical 聚类方法时间效率低的问题。本模型通过K-means 聚类生成适量的类簇，再利用Hierarchical 聚类对这些类再进行聚类，最后经过剪枝得到合适的聚类结果，以此实现动态选取K值。
【关键词】
《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2015-11-03
《科技创新与应用》 2015-11-03
《科技创新与应用》 2015-11-03
《中国管理科学》 2015-11-03
《科技创新与应用》 2015-11-04
《文学教育（上）》 2015-11-04
《宁波职业技术学院学报》 2015-11-04
《宁波职业技术学院学报》 2015-11-04
010-56259535
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