首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种基于扩展的K-means聚类算法
引用本文:田地,张西芝,刘小航. 一种基于扩展的K-means聚类算法[J]. 河南教育学院学报(自然科学版), 2007, 16(2): 26-28
作者姓名:田地  张西芝  刘小航
作者单位:1. 河南教育学院信息技术系,河南,郑州,450014
2. 郑州大学升达经贸管理学院,河南,郑州,451191
3. 石家庄陆军指挥学院19队,河北,石家庄,050084
摘    要:K-means算法是聚类方法中常用的一种划分方法.基于扩展划分的思想,提出了一种基于扩展的K-means聚类算法(EK-means),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.该算法使用了基于距离的技术来处理孤立点,引进了一种基于扩展的方法进行聚类.实验表明该算法可扩展性好,能够很好的识别出孤立点或噪声,并且有很好的精度.

关 键 词:聚类  K-means算法  基于扩展  基于距离
文章编号:1007-0834(2007)02-0026-03
修稿时间:2006-12-20

Extension-Based K-Means Clustering Algorithm
TIAN Di,ZHANG Xizhi,LIU Xiaohang. Extension-Based K-Means Clustering Algorithm[J]. Journal of Henan Education Institute(Natural Science Edition), 2007, 16(2): 26-28
Authors:TIAN Di  ZHANG Xizhi  LIU Xiaohang
Abstract:K-means is a kind of partition method often used in clustering.Presents the Extension-based K-means Clustering Algorithm,voiding the phenomenon of the local clustering result to some degree.The Algorithm reduces the probability that a cluster will be divided into some clusters by the use of the error square and rule function.The algorithm deals with outliers by the technique of distance-based and clusters by the method of extension-based.The experiment results show that it can discover outliers or noises effectively and get good cluster quality.
Keywords:clustering  K-means algorithm  extension-based  distance-based
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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