|
|||||
|
|
| 一种k-均值聚类的改进算法 | |
| 引用本文： | 郑芸芸,王萍,游强华.一种k-均值聚类的改进算法[J].福建电脑,2013(12):103-104,111. |
| 作者姓名： | 郑芸芸 王萍 游强华 |
| 作者单位： | [1]川北医学院计算机数学教研室,四川南充637007 [2]川北医学院图书馆,四川南充637007 |
| 摘 要： | 由于k-均值经典算法必须在聚类前随机地选择聚类的个数k,则后所得到的聚类结果会受到初始选择的聚类个数的影响。针对这个问题,根据寻找最优初值及免受孤立点影响的思想,提出了一种改进的k-均值聚类算法。实验证明改进的k-均值聚类算法在一定程度上解决了该算法对初始值的依赖,并部分减少了算法受噪声数据影响的可能。 |
| 关 键 词： | 最优初值 k-均值聚类 数据挖掘 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |