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一种融合K-means和快速密度峰值搜索算法的聚类方法
被引量：
13
1
作者
盛华
张桂珠
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第10期260-264,269,共6页
K-means算法的初始聚类中心是随机选取的,不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果。针对K-means算法存在的问题,提出一种融合K-means算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法(K-CBFSAFODP)。该算法是这样考虑的:类簇中心被具...
K-means算法的初始聚类中心是随机选取的,不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果。针对K-means算法存在的问题,提出一种融合K-means算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法(K-CBFSAFODP)。该算法是这样考虑的:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离,以此来刻画聚类中心;再运用K-means算法进行迭代聚类,弥补了K-means聚类中心随机选取导致容易陷入局部最优的缺点;并且引入了熵值法用来计算距离,从而实现优化聚类。在UCI数据集和人工模拟数据集上的实验表明,融合算法不仅能得到较好的聚类结果,而且聚类很稳定,同时也有较快的收敛速度,证实了该融合算法的可行性。
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关键词
聚类
K-MEANS算法
cbfsafodp
算法
初始聚类中心
密度
信息熵
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职称材料
题名
一种融合K-means和快速密度峰值搜索算法的聚类方法
被引量：
13
1
作者
盛华
张桂珠
机构
江南大学物联网工程学院
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第10期260-264,269,共6页
基金
江苏省自然科学基金项目(BK20140165)
文摘
K-means算法的初始聚类中心是随机选取的,不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果。针对K-means算法存在的问题,提出一种融合K-means算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法(K-CBFSAFODP)。该算法是这样考虑的:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离,以此来刻画聚类中心;再运用K-means算法进行迭代聚类,弥补了K-means聚类中心随机选取导致容易陷入局部最优的缺点;并且引入了熵值法用来计算距离,从而实现优化聚类。在UCI数据集和人工模拟数据集上的实验表明,融合算法不仅能得到较好的聚类结果,而且聚类很稳定,同时也有较快的收敛速度,证实了该融合算法的可行性。
关键词
聚类
K-MEANS算法
cbfsafodp
算法
初始聚类中心
密度
信息熵
Keywords
Clustering
K-means
algorithm
cbfsafodp algorithm
Initial clustering centres
Density
Information entropy
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种融合K-means和快速密度峰值搜索算法的聚类方法
盛华
张桂珠
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
13
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