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基于随机数三角阵映射的高维大数据二分聚类初始中心高效鲁棒生成算法
被引量：
7
1
作者
李旻
何婷婷
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期948-955,共8页
Bisecting K-means算法通过使用一组初始中心对分割簇,得到多个二分聚类结果,然后从中选优以减轻局部最优收敛问题对算法性能的不良影响。然而,现有的随机采样初始中心对生成方法存在效率低、稳定性差、缺失值等不同问题,难以胜任大数...
Bisecting K-means算法通过使用一组初始中心对分割簇,得到多个二分聚类结果,然后从中选优以减轻局部最优收敛问题对算法性能的不良影响。然而,现有的随机采样初始中心对生成方法存在效率低、稳定性差、缺失值等不同问题,难以胜任大数据聚类场景。针对这些问题,该文首先创建出了初始中心对组合三角阵和初始中心对编号三角阵,然后通过建立两矩阵中元素及元素位置间的若干映射,从而实现了一种从随机整数集合中生成二分聚类初始中心对的线性复杂度算法。理论分析与实验结果均表明,该方法的时间效率及效率稳定性均明显优于常用的随机采样方法,特别适用于高维大数据聚类场景。
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关键词
Bisecting
K-means
初始中心生成
三角矩阵映射
随机整数
高维大数据聚类
线性算法
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职称材料
题名
基于随机数三角阵映射的高维大数据二分聚类初始中心高效鲁棒生成算法
被引量：
7
1
作者
李旻
何婷婷
机构
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
河南大学计算机与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期948-955,共8页
基金
河南省科技攻关计划(162102210168)。
文摘
Bisecting K-means算法通过使用一组初始中心对分割簇,得到多个二分聚类结果,然后从中选优以减轻局部最优收敛问题对算法性能的不良影响。然而,现有的随机采样初始中心对生成方法存在效率低、稳定性差、缺失值等不同问题,难以胜任大数据聚类场景。针对这些问题,该文首先创建出了初始中心对组合三角阵和初始中心对编号三角阵,然后通过建立两矩阵中元素及元素位置间的若干映射,从而实现了一种从随机整数集合中生成二分聚类初始中心对的线性复杂度算法。理论分析与实验结果均表明,该方法的时间效率及效率稳定性均明显优于常用的随机采样方法,特别适用于高维大数据聚类场景。
关键词
Bisecting
K-means
初始中心生成
三角矩阵映射
随机整数
高维大数据聚类
线性算法
Keywords
Bisecting K-means
Initial center generation
Triangular matrix mapping
Random integer
Highdimensional big data clustering
Linear algorithm
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于随机数三角阵映射的高维大数据二分聚类初始中心高效鲁棒生成算法
李旻
何婷婷
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
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引证文献
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