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一种优化初始化中心的k均值web信息聚类算法
被引量：
2
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作者
张世博
周义明
《北京石油化工学院学报》
2011年第4期55-58,共4页
k-means算法是一种重要的聚类算法,在网络信息处理领域有着广泛的应用。由于k-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。针对k-means算法所存在的问题,构造了文本集合的相似度矩阵,基于...
k-means算法是一种重要的聚类算法,在网络信息处理领域有着广泛的应用。由于k-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。针对k-means算法所存在的问题,构造了文本集合的相似度矩阵,基于平均相似度集合通过排序迭代优选出了初始中心点。实验表明此算法可以有效减少迭代次数并提高聚类精度,最终获得较好的聚类效果。
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关键词
K均值
聚类
初始中心点
优化
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题名
一种优化初始化中心的k均值web信息聚类算法
被引量：
2
1
作者
张世博
周义明
机构
北京石油
化工学院
计算机科学与技术系
北京石油化工学院电子教学与实践中心
出处
《北京石油化工学院学报》
2011年第4期55-58,共4页
文摘
k-means算法是一种重要的聚类算法,在网络信息处理领域有着广泛的应用。由于k-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。针对k-means算法所存在的问题,构造了文本集合的相似度矩阵,基于平均相似度集合通过排序迭代优选出了初始中心点。实验表明此算法可以有效减少迭代次数并提高聚类精度,最终获得较好的聚类效果。
关键词
K均值
聚类
初始中心点
优化
Keywords
K-means
clustering
initial center point
optimization
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种优化初始化中心的k均值web信息聚类算法
张世博
周义明
《北京石油化工学院学报》
2011
2
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