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基于拟蒙特卡洛的K均值聚类中心初始化方法
被引量：
6
1
作者
庄
瑞格
倪泽邦
刘学艺
《济南大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017年第1期35-41,共7页
针对传统K-means算法随机选择初始聚类中心容易造成聚类结果不稳定且准确率低等问题,基于拟蒙特卡洛(Quasi-Monte Carlo,QMC)方法提出一种新的初始聚类中心确定方法;该算法利用QMC序列分布的超均匀性特点,对整个样本空间中的样本分布进...
针对传统K-means算法随机选择初始聚类中心容易造成聚类结果不稳定且准确率低等问题,基于拟蒙特卡洛(Quasi-Monte Carlo,QMC)方法提出一种新的初始聚类中心确定方法;该算法利用QMC序列分布的超均匀性特点,对整个样本空间中的样本分布进行采样估计;基于k近邻距离(k-distance)对QMC序列点进行加权的K-means聚类,得到初始聚类中心。该算法的计算复杂度为O(max(d、n)logn),其中d、n分别表示样本数据的维数和数量;在人工数据和实际数据集上的仿真实验表明,该算法能选择更优的初始聚类中心,有效降低K-means算法的迭代次数,提高聚类的准确性、鲁棒性和收敛速度。
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关键词
K-MEANS聚类
拟蒙特卡洛
k最近邻
初始聚类中心
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职称材料
题名
基于拟蒙特卡洛的K均值聚类中心初始化方法
被引量：
6
1
作者
庄
瑞格
倪泽邦
刘学艺
机构
中国计量大学理学院
中国计量大学量新学院
出处
《济南大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017年第1期35-41,共7页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY14F030020)
文摘
针对传统K-means算法随机选择初始聚类中心容易造成聚类结果不稳定且准确率低等问题,基于拟蒙特卡洛(Quasi-Monte Carlo,QMC)方法提出一种新的初始聚类中心确定方法;该算法利用QMC序列分布的超均匀性特点,对整个样本空间中的样本分布进行采样估计;基于k近邻距离(k-distance)对QMC序列点进行加权的K-means聚类,得到初始聚类中心。该算法的计算复杂度为O(max(d、n)logn),其中d、n分别表示样本数据的维数和数量;在人工数据和实际数据集上的仿真实验表明,该算法能选择更优的初始聚类中心,有效降低K-means算法的迭代次数,提高聚类的准确性、鲁棒性和收敛速度。
关键词
K-MEANS聚类
拟蒙特卡洛
k最近邻
初始聚类中心
Keywords
K - means clustering
quasi-Monte Carlo
k - nearest neighbor
initial clustering center
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于拟蒙特卡洛的K均值聚类中心初始化方法
庄
瑞格
倪泽邦
刘学艺
《济南大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017
6
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