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优化K-means初始聚类中心研究
被引量：
26
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作者
毛韶阳
李肯立
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期179-181,219,共4页
K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发...
K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。
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关键词
聚类算法
K-MEANS
多中心聚类算法(
mca
)
小类合并
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职称材料
题名
优化K-means初始聚类中心研究
被引量：
26
1
作者
毛韶阳
李肯立
机构
湖南人文科技学院数学系
湖南大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期179-181,219,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60603053)
国家教育部重点科技项目(the Key Technologies Project of the Ministry of Education of China No.05128)。
文摘
K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。
关键词
聚类算法
K-MEANS
多中心聚类算法(
mca
)
小类合并
Keywords
clustering
algorithm
K-means
multi-seed clustering algorithm （mca）
merging small
cluster
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
优化K-means初始聚类中心研究
毛韶阳
李肯立
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
26
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