| 一种优化初始中心点的K-means算法 |
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| 引用本文： | 汪中,刘贵全,陈恩红. 一种优化初始中心点的K-means算法[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2) |
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| 作者姓名： | 汪中 刘贵全 陈恩红 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学,计算机科学与技术系,合肥,230027;安徽省计算与通讯软件重点实验室,合肥,230027 |
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| 摘 要： | 针对K-means算法所存在的问题,提出一种优化初始中心点的算法.采用密度敏感的相似性度量来计算对象的密度,启发式地生成样本初始中心.然后设计一种评价函数——均衡化函数,并以均衡化函数为准则自动生成聚类数目.与传统算法相比,本文算法可得到较高质量的初始中心和较稳定的聚类结果.实验结果表明该算法的有效性和可行性.
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| 关 键 词： | K-means算法 密度 初始中心点 均衡化函数 |
A K-means Algorithm Based on Optimized Initial Center Points |
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| WANG Zhong,LIU Gui-Quan,CHEN En-Hong. A K-means Algorithm Based on Optimized Initial Center Points[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2009, 22(2) |
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| Authors: | WANG Zhong LIU Gui-Quan CHEN En-Hong |
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