文献类型：期刊文章

作　　者：郭伟[1] 唐晓君[2] 刘万军[1]

机构地区：[1]辽宁工程技术大学软件学院,辽宁阜新123000 [2]大连轻工业学院信息工程系,辽宁大连116034

出　　处：《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》

年　　份：2004

卷　　号：23

期　　号：6

起止页码：826-828

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA-PROQEUST、IC、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：K-means 是一种基于划分的聚类算法,由于 K-means 算法在选择初始聚类中心时是随机选取 k 个点,因此一旦 k 个点选取不合理,将会误导聚类过程,得到一个不合理的聚类结果。在分析聚类结果对初值依赖性的基础上,对初值选取方法进行了分析和研究,采取“射靶”的原理进行类中心搜索。从实验结果中可以发现,改进后 K-means 得到的聚类结果更加稳定,对初始聚类中心的依赖性减弱了。

关 键 词：数据挖掘 聚类 算法  K-MEANS

分 类 号：TP274]