-
题名K-means初始聚类中心的选择算法
被引量：35
- 1
-
-
作者
郑丹
王潜平
-
机构
江苏师范大学人事处
中国矿业大学计算机科学与技术学院
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第8期2186-2188,2192,共4页
-
基金
国家科技支撑计划项目(2008BAH37B05095)
-
文摘
K-means算法随机选取初始聚类中心,容易造成聚类准确率低且聚类结果不稳定。针对这一问题,提出一种初始聚类中心的选择算法。通过k-dist的差值(DK)图分析,确定数据点在k-dist图上的位置,选择主要密度水平曲线上k-dist值最小的点作为初始聚类中心。实验证明,改进算法选择的初始聚类中心唯一,聚类结果稳定,聚类准确率高,迭代次数少。
-
关键词
聚类
k-MEANS算法
k-dist图
k-dist的差值图
密度
-
Keywords
clustering
k-means algorithm
k-dist graph
Difference of k-dist （Dk） graph
density
-
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
