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基于K-means的最佳聚类数确定方法研究
引用本文:李红岩,胡林林,王江波,周红芳.基于K-means的最佳聚类数确定方法研究[J].数字社区&智能家居,2014(1):110-114.
作者姓名:李红岩  胡林林  王江波  周红芳
作者单位:[1] 许继电源有限公司,河南许昌416000 [2] 西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西西安710048
基金项目:863重点课题(2007AA010305);陕西省自然科学基础研究计划项目(SJ08-ZT14);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(12JK0739)
摘    要:确定数据集的最佳聚类数是聚类研究中的一个重要难题。为了更有效地确定数据集的最佳聚类数,该文提出了通过改进K-means算法并结合一个不依赖于具体算法的有效性指标Q(c)对数据集的最佳聚类数进行确定的方法。理论分析和实验结果证明了该方法具有良好的性能和有效性。

关 键 词:K-means  最佳聚类数  聚类有效性指标  聚类

A Method for Determining Vintage Number of Clusters Based on K-means Algorithm
LI Hong-yan,HU lin-lin,WANG Jiang-bo,ZHOU Hong-fang.A Method for Determining Vintage Number of Clusters Based on K-means Algorithm[J].Digital Community & Smart Home,2014(1):110-114.
Authors:LI Hong-yan  HU lin-lin  WANG Jiang-bo  ZHOU Hong-fang
Affiliation:LI Hong-yan, HU lin-lin, WANG Jiang-bo, ZHOU Hong-fang
Abstract:Determining the optimal number of clusters in a dataset is a difficult problem in the relative research field of cluster. To resolve this problem effectively, a method for getting the optimal cluster number in a massive dataset is proposed based on K-means algorithm and cluster quality validity index Q(c) .Theoretical analysis and experimental results have verified the effective-ness and good performance of the algorithm.
Keywords:K-means  K-means  optimal number of clusters  clustering validity index  clustering
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