| 一种基于最大最小距离和SSE的自适应聚类算法 |
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| 引用本文： | 成卫青,卢艳红.一种基于最大最小距离和SSE的自适应聚类算法[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2015(2):102-107. |
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| 作者姓名： | 成卫青 卢艳红 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学计算机学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61170322,71171117,61373065)资助项目 |
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| 摘 要： | K均值聚类是一种常用的聚类算法,需要指定初始中心和簇数,但随意指定初始中心可能导致聚类陷入局部最优解,且实际应用中簇数未必是已知的。针对K均值聚类的不足,文中提出了一个自适应聚类算法,该算法基于数据实例之间的最大最小距离选取初始聚类中心,基于误差平方和(SSE)选择相对最稀疏的簇分裂,并根据SSE变化趋势停止簇分裂从而自动确定簇数。实验结果表明,该算法可以在不增加迭代次数的情况下得到更准确的聚类结果,验证了所提聚类算法是有效的。
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| 关 键 词： | K均值聚类算法 最大最小距离 初始中心 误差平方和 |
Adaptive clustering algorithm based on maximum and minimum distances,and SSE |
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| CHENG Weiqing;LU Yanhong.Adaptive clustering algorithm based on maximum and minimum distances,and SSE[J].Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications,2015(2):102-107. |
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| Authors: | CHENG Weiqing;LU Yanhong |
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| Institution: | CHENG Weiqing;LU Yanhong;School of Computer Science & Technology,Nanjing University of Posts and Telecommunications; |
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