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K-means算法初始聚类中心选择的优化
被引量：
25
1
作者
郁
启
麟
《计算机系统应用》
2017年第5期170-174,共5页
迄今为止,在数据挖掘领域,人们已经实现了多种聚类算法,其中使用最广泛的当属K-means聚类算法.然而,在数据挖掘中,K-means算法面临的一个主要问题就是初始中心点选择问题.本文提出了一种结合关系矩阵和度中心性(Degree Centrality)的分...
迄今为止,在数据挖掘领域,人们已经实现了多种聚类算法,其中使用最广泛的当属K-means聚类算法.然而,在数据挖掘中,K-means算法面临的一个主要问题就是初始中心点选择问题.本文提出了一种结合关系矩阵和度中心性(Degree Centrality)的分析方法,从而确定K-means算法初始的k个中心点.与传统方法相比,本文算法可得到更加优质的聚类结果.实验结果表明该算法的有效性和可行性.
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关键词
数据挖掘
度中心性
K-MEANS算法
聚类
下载PDF
职称材料
题名
K-means算法初始聚类中心选择的优化
被引量：
25
1
作者
郁
启
麟
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机系统应用》
2017年第5期170-174,共5页
文摘
迄今为止,在数据挖掘领域,人们已经实现了多种聚类算法,其中使用最广泛的当属K-means聚类算法.然而,在数据挖掘中,K-means算法面临的一个主要问题就是初始中心点选择问题.本文提出了一种结合关系矩阵和度中心性(Degree Centrality)的分析方法,从而确定K-means算法初始的k个中心点.与传统方法相比,本文算法可得到更加优质的聚类结果.实验结果表明该算法的有效性和可行性.
关键词
数据挖掘
度中心性
K-MEANS算法
聚类
Keywords
data mining
degree centrality
K-means algorithm
clustering
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
K-means算法初始聚类中心选择的优化
郁
启
麟
《计算机系统应用》
2017
25
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