期刊文章详细信息
改进的层次K均值聚类算法
Improved hierarchical K-means clustering algorithm
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]山西财经大学实验教学中心,太原030006
年 份：2013
卷 号：49
期 号：2
起止页码：157-159
语 种：中文
收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要：针对传统K均值聚类方法采用聚类前随机选择聚类个数K而导致的聚类结果不理想的问题,结合空间中的层次结构,提出一种改进的层次K均值聚类算法。该方法通过初步聚类,判断是否达到理想结果,从而决定是否继续进行更细层次的聚类,如此迭代执行,从而生成一棵层次型K均值聚类树,在该树形结构上可以自动地选择聚类的个数。标准数据集上的实验结果表明,与传统的K均值聚类方法相比,提出的改进的层次聚类方法的确能够取得较优秀的聚类效果。
关 键 词：K均值聚类 聚类个数 层次结构 层次K均值聚类算法 聚类树
分 类 号：TP18]
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