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基于Leader的K均值改进算法
引用本文:张琼,张莹,白清源,谢丽聪,谢伙生. 基于Leader的K均值改进算法[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2008, 36(4): 493-496
作者姓名:张琼  张莹  白清源  谢丽聪  谢伙生
作者单位:福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002
基金项目:福建省教育厅科研项目,福州大学校科研和教改项目
摘    要:研究了K均值算法中初始聚类中心的选择对算法本身聚类精度及效率的影响,并提出了改进的算法(LK算法,Leader+K-means).LK算法中的初始聚类中心选择不是随机的,而是利用Leader算法得到若干个初始类中心,然后选择包含数据项最多的k个类中心,作为K均值算法的初始类中心.实验结果表明,LK算法在聚类结果的稳定性和正确率方面都是有效可行的.

关 键 词:聚类  K均值算法  Leader算法

Improved K-means clustering algorithm based the Leader algorithm
ZHANG Qiong,ZHANG Ying,BAI Qing-yuan,XIE Li-cong,XIE Huo-sheng. Improved K-means clustering algorithm based the Leader algorithm[J]. Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition), 2008, 36(4): 493-496
Authors:ZHANG Qiong  ZHANG Ying  BAI Qing-yuan  XIE Li-cong  XIE Huo-sheng
Affiliation:(College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou,Fujian 350002,China)
Abstract:By researching in the relations between the initial means of clusters and the efficiency of clustering,the improved K-means clustering algorithm(the LK algorithm,Leader+K-means) is proposed.The LK algorithm is better since the initial means is not random selected.At first,it gains several initial means by means of the Leader algorithm,and then selects the k means containing the most data items regarded as the initial means.According to the experiment,the improved K-means clustering algorithm can get higher stability and accuracy
Keywords:clustering  K-means algorithm  Leader algorithm
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