文献类型：期刊文章

作　　者：黄敏[1] 何中市[2] 邢欣来[2] 陈英[1]

机构地区：[1]重庆工贸职业技术学院信息工程系,重庆408300 [2]重庆大学计算机学院,重庆400044

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家科技重大专项基金(No.2008ZX07315-001)

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：35

起止页码：132-134

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在2010年提出已有的k-means聚类中心选取算法的基础上进行改进。通过计算样本间的距离求出每个样本的密度参数,选取最大密度参数值所对应的样本作为初始聚类中心。当最大密度参数值不惟一时,提出合理选取最大密度参数值的解决方案,依次求出k个初始聚类中心点,由此提出了一种新的k-means聚类中心选取算法。实验证明,提出的算法与对比算法相比具有更高的准确率。

关 键 词：K-MEANS算法 聚类中心 密度参数  

分 类 号：TP311]