自适应的k-means聚类算法SA-K-means |
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作者姓名: | 周慧芳 |
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作者单位: | 江南大学信息学院,江苏无锡,214122;盐城师范学院图书馆,江苏盐城,224002 |
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摘 要: | 传统的k-means聚类算法对初始聚类中心非常敏感,聚类的结果也常常随着初始聚类中心而波动。为了降低聚类算法的这种敏感性,本文提出了一种自适应的聚类算法(SA—K—means),该方法通过计算数据对象区域的密度,选择相互距离最远的高密度区域的中心作为初始聚类中心。实验表明SA—K—means聚类算法能有效地消除聚类算法对初始聚类中心的敏感性,得到满意的聚类结果。
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关 键 词: | 聚类 k-means 聚类中心 |
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