作者：李彦明密度rpcl算法聚类数目初始中心
摘要：针对现有（RivalPenalizedCompetitiveLearning，RPCL）算法之不足，提出根据样本数据集自然分布规定样本密度，把此密度代人次胜者受罚竞争学习算法（RPCL）节点权值调整的改进RPCL算法：以改进RPCL算法对数据集进行预处理，确定K—meHns算法的合理类簇数目和最佳初始聚类中心，提高K—means算法的聚类效率和聚类准确性，促进其尽快地收敛至全局最优解。
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