首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

K-means初始聚类中心优化算法研究
引用本文:毛韶阳,李肯立.K-means初始聚类中心优化算法研究[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2007,19(4):422-425.
作者姓名:毛韶阳  李肯立
作者单位:1. 湖南大学,计算机与通信学院,长沙,410082;湖南人文科技学院,数学系,娄底,417000
2. 湖南大学,计算机与通信学院,长沙,410082
基金项目:国家自然科学基金 , 教育部科学技术研究项目
摘    要:由于K-means算法对初始中心的依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小,而采用密度函数法的多中心 聚类并结合小类合并运算的聚类结果明显优于K-means的聚类结果。该算法的每一次迭代都是倾向于发现超球 面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。

关 键 词:聚类分析  K-means  多中心聚类算法  小类合并
文章编号:1673-825X(2007)04-0422-04
收稿时间:2007-01-14
修稿时间:2007年1月14日

Research on K-means initial clustering center optimal algorithm
MAO Shao-yang,LI Ken-li.Research on K-means initial clustering center optimal algorithm[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications,2007,19(4):422-425.
Authors:MAO Shao-yang  LI Ken-li
Institution:1. School of Computer and Communication, Hunan University, Changsha 410082, P. R. China ; 2. Department of Mathematics, Hunan Institute of Humanities, Science and Technology, Loudi 417000, P. R. China
Abstract:Since the dependence of K-means algorithm on the initial center may sink into the local minimum, the experimental result of the multi-seed clustering based on the density function method and merging small cluster obviously surpasses that of K-means clustering. Every iteration of this algorithm inclines to discover hyper-sphere cluster. The algorithm has better clustering ability especially for irregular and extendable clusters.
Keywords:clustering analysis  K-means  multi-seed clustering algorithm (MCA)  merging small cluster
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《重庆邮电大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《重庆邮电大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号