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改进的k-均值算法在聚类分析中的应用
被引量：
3
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作者
顾洪博
张继怀
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2010年第4期484-489,共6页
介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验...
介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验和应用。结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低。
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关键词
K-均值算法
初始聚类中心
距离法
孤立点
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题名
改进的k-均值算法在聚类分析中的应用
被引量：
3
1
作者
顾洪博
张继怀
机构
大庆
石油学院计算机与
信息
技术学院
大庆市让胡路区政府信息中心
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2010年第4期484-489,共6页
基金
黑龙江省自然科学基金项目(F200603)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11521008)
文摘
介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验和应用。结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低。
关键词
K-均值算法
初始聚类中心
距离法
孤立点
Keywords
algorithm of k-means
original clustering center
distance
outliers
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的k-均值算法在聚类分析中的应用
顾洪博
张继怀
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2010
3
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