| 基于初始点选取的k-means聚类近似常数算法 |
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| 引用本文： | 王守强,朱大铭,韩爱丽.基于初始点选取的k-means聚类近似常数算法[J].计算机研究与发展,2007,44(Z2):69-74. |
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| 作者姓名： | 王守强 朱大铭 韩爱丽 |
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| 作者单位： | 1. 山东大学计算机科学与技术学院,济南,250100;山东交通学院信息工程系,济南,250023
2. 山东大学计算机科学与技术学院,济南,250100 |
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| 摘 要： | k-means聚类是聚类划分中应用最广泛的一种方案,但是现在许多关于此问题的研究并没有给出近似比为常数的算法.给出了一个随机算法,该算法通过以不同概率选取初始k个点,保证了以一定概率分别属于不同最优聚类簇的k个点.以这k个点作为初始中心点对输入点集进行交换分别执行局部搜索算法,证明了可得到近似比至多为2的解.实验结果表明该算法能够取得较优的近似解结果.
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| 关 键 词： | k-means 聚类 质心点 ε可分割性 初始点 选取 聚类划分 近似解 常数 搜索算法 Point Initial Based Problem Approximate Algorithm 结果 实验 局部 交换 输入点 中心点 类簇 最优 概率 |
| 修稿时间： | 2007年3月5日 |
A Constant Approximate Algorithm for k-means Problem Based on Initial Point Selecting |
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| Wang Shouqiang,Zhu Daming,Han Aili.A Constant Approximate Algorithm for k-means Problem Based on Initial Point Selecting[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(Z2):69-74. |
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| Authors: | Wang Shouqiang Zhu Daming Han Aili |
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