文献类型：会议

作　　者：张斌 魏振钢 范韬 肖东

作者单位：[1]中国海洋大学信息科学与工程学院 [2]中国海洋大学青岛学院信息工程系

会议文献：2011国际信息技术与应用论坛论文集（《计算机科学》2011.7）

会议名称：2011国际信息技术与应用论坛

会议日期：20110708

会议地点：中国广东广州

主办单位：International Information Technology&Applications Association(IITAA)

出版单位：《计算机科学》杂志社(MagazineBoardo...

出版日期：20110708

学会名称：西南财经大学信息技术应用研究所

语　　种：中文

摘　　要：K-Means算法是一种简单有效并得到广泛应用的聚类算法,然而K-Means算法初始聚类中心选择的随机性经常导致算法聚类效果的不稳定。为此本文提出一种优化初始聚类中心的策略,并提出改进算法DEKM。DEKM算法随机选择一个初始点,然后通过距离估计的方式确定k个初始聚类中心。实验结果证明,DEKM算法能较有效如改进K-Means算法的聚类效果,减少聚类误差。

关 键 词：聚类分析 K-MEANS DEKM  初始聚类中心

分 类 号：TP311.13]