| 基于k-means聚类算法的研究 |
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| 引用本文： | 黄韬,刘胜辉,谭艳娜. 基于k-means聚类算法的研究[J]. 计算机技术与发展, 2011, 21(7) |
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| 作者姓名： | 黄韬 刘胜辉 谭艳娜 |
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| 作者单位： | 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150080 |
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| 基金项目： | 哈尔滨市后备带头人基金项目 |
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| 摘 要： | 分析研究聚类分析方法,对多种聚类分析算法进行分析比较,讨论各自的优点和不足,同时针对原k-means算法的聚类结果受随机选取初始聚类中心的影响较大的缺点,提出一种改进算法.通过将对数据集的多次采样,选取最终较优的初始聚类中心,使得改进后的算法受初始聚类中心选择的影响度大大降低;同时,在选取初始聚类中心后,对初值进行数据标准化处理,使聚类效果进一步提高.通过UCI数据集上的数据对新算法Hk-means进行检测,结果显示Hk-means算法比原始的k-means算法在聚类效果上有显著的提高,并对相关领域有借鉴意义.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类算法 k-means算法 |
Research of Clustering Algorithm Based on K-means |
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| HUANG Tao,LIU Sheng-hui,TAN Yan-na. Research of Clustering Algorithm Based on K-means[J]. Computer Technology and Development, 2011, 21(7) |
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| Authors: | HUANG Tao LIU Sheng-hui TAN Yan-na |
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