太原科技大学学报

2016, v.37;No.157(05) 347-353

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Archive) | 高级检索(Advanced Search)

基于影响空间的初始中心点优化K-means聚类算法
An Optimization K-means Clustering Algorithm of Initial Center Objects Based on Influence Space

赵文冲,蔡江辉,张继福

摘要(Abstract):

针对K-means聚类算法依赖初始点、聚类结果受初始点的选取影响较大的缺陷,给出了一种稳定的基于影响空间的初始点优化K-means聚类算法。该算法借助了影响空间数据结构和定义的加权距离吸引因子,将特殊中心点合并为K个微簇,并对微簇中的数据点加权平均得到K个初始中心点,然后执行K-means算法;最后,理论分析和实验结果表明,该初始点优化K-means聚类算法能够有效降低噪声数据对聚类结果的影响,在聚类结果、聚类过程效率方面有较大优势。

关键词(KeyWords): K-means算法;影响空间;加权距离吸引因子;初始点优化

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(41372349);; 山西省社会发展攻关项目(20140313023-2);; 山西省高校优秀青年学术带头人项目

作者(Author): 赵文冲,蔡江辉,张继福

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享