| 方差优化初始中心的K-medoids聚类算法 |
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| 引用本文： | 谢娟英,高瑞.方差优化初始中心的K-medoids聚类算法[J].计算机科学与探索,2015(8). |
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| 作者姓名： | 谢娟英 高瑞 |
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| 作者单位： | 陕西师范大学 计算机科学学院,西安,710062 |
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| 基金项目： | The National Natural Science Foundation of China under Grant No.31372250，the Key Science and Technology Program of Shaanxi Province under Grant No.2013K12-03-24，the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No. GK201503067 |
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| 摘 要： | 针对快速K-medoids聚类算法存在密度计算复杂耗时和初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷，以及基于邻域的K-medoids算法的邻域半径需要人为给定一个调节系数的主观性缺陷，分别以样本间距离均值和相应样本的标准差为邻域半径，以方差作为样本分布密集程度的度量，选取方差值最小且其间距离不低于邻域半径的样本为K-medoids的初始聚类中心，提出了两种方差优化初始中心的K-medoids算法。在UCI数据集和人工模拟数据集上进行了实验测试，并对各种聚类指标进行了比较，结果表明该算法需要的聚类时间短，得到的聚类结果优，适用于较大规模数据集的聚类。
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| 关 键 词： | 方差 标准差 邻域 初始聚类中心 K-medoids聚类 |
K-medoids Clustering Algorithms with Optimized Initial Seeds by Variance |
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| XIE Juanying,GAO Rui.K-medoids Clustering Algorithms with Optimized Initial Seeds by Variance[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2015(8). |
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| Authors: | XIE Juanying GAO Rui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | variance standard deviation neighborhood initial seeds K-medoids clustering |
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