文献类型：期刊文章

作　　者：张玉芳[1] 毛嘉莉[1] 熊忠阳[1]

机构地区：[1]重庆大学计算机学院,重庆400044

出　　处：《计算机应用》

年　　份：2003

卷　　号：23

期　　号：8

起止页码：31-33

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的应用,K means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加,K means算法的局限性日益突出。基于取样的划分思想,提出了一种改进的K means算法,在一定程度上避免了聚类结果陷入局部解的现象,减少了原始K means算法因采用误差平方和准则函数而出现将大的聚类簇分割开的情况,仿真实验结果表明:改进后的K means算法优于原始算法,并且稳定性更好。

关 键 词：聚类 K-MEANS算法 误差平方和准则函数  

分 类 号：TP301.6]