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聚類分析是數據挖掘與分析最重要的方法之一。它把相似的數據對象歸類到一個簇，把不同的數據對象盡可能分到不同的簇。其中k- means聚類算法，由于其簡單性和高效性，被廣泛運用于解決各種現實問題，例如文本演化分析、圖像聚類、社區發現等。然而在聚類過程中，大部分現有的類k- means算法主要考慮簇內距離，而忽略了簇間距離的作用。本文結合特征加權方法，提出了一種新的集成簇內和簇間距離的加權 k-means方法（ a weightingk-means clustering approach by integrating Intra-cluster and Inter-cluster distances， KICIC）來解決高維數據聚類問題。雖然現有少數類k- means算法通過最大化簇中心與全局中心距離來融入簇間信息，但不同于這類方法，K通過在子空間內最大化簇中心與其他簇數據對象的距離來融合簇內和簇間距離進行聚類。基于此思路，本文首先為 KICIC算法設計了一個目標函數，然后通過優化求解目標函數得到算法參數的更新迭代公式，并在此基礎上設計了KIIC算法。最后，在6個真實數據集上的實驗結果表明，對比現有類 k-means算法， KICIC算法在大部分情況下都有獲得更好的聚類結果
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