期刊文章详细信息
K-means算法的初始聚类中心的优化
Optimization study on initial center of K-means algorithm
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]浙江理工大学信息电子学院,杭州310018
年 份：2008
卷 号：44
期 号：10
起止页码：147-149
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-means算法,该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,选择相互距离最远的K个处于高密度区域的点作为初始聚类中心,理论分析与实验结果表明,改进的算法能取得更好的聚类结果。
关 键 词：聚类 K-MEANS算法 密度 聚类中心 高密度区域
分 类 号：TP274]
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