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基于全局中心的高密度不唯一的K-means算法研究
被引量：
10
1
作者
何云斌
刘雪娇
+2 位作者
王知强
万静
李松
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期48-54,共7页
传统的K-means算法敏感于初始中心点的选取,并且无法事先确定准确的聚类数目k,不利于聚类结果的稳定性。针对传统K-means算法的以上不足,提出了基于全局中心的高密度不唯一的新方法——NDK-means,该方法通过标准差确定有效密度半径,并...
传统的K-means算法敏感于初始中心点的选取,并且无法事先确定准确的聚类数目k,不利于聚类结果的稳定性。针对传统K-means算法的以上不足,提出了基于全局中心的高密度不唯一的新方法——NDK-means,该方法通过标准差确定有效密度半径,并从高密度区域中选取具有代表性的样本点作为初始聚类中心。此外算法针对最高密度点不唯一的情况进行特别分析,选取距离全局中心最远的点集作为最优的初始中心点集合。在NDK-means算法基础上结合有效性指标BWP对聚类结果进行分析,从而解决了最佳有效聚类数目无法事先确定的不足。理论研究与实验结果表明所提方法的聚类结果具有更好的稳定性和可行性。
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关键词
K-MEANS算法
初始中心
聚类数
基于密度
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职称材料
题名
基于全局中心的高密度不唯一的K-means算法研究
被引量：
10
1
作者
何云斌
刘雪娇
王知强
万静
李松
机构
哈尔滨理工大学
计算机
科学与技术
学院
黑龙江财经学院计算机与信息工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期48-54,共7页
基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.12511100
No.12523028)
+2 种基金
黑龙江省自然科学基金(No.F201014
No.F201134
No.F201302)
文摘
传统的K-means算法敏感于初始中心点的选取,并且无法事先确定准确的聚类数目k,不利于聚类结果的稳定性。针对传统K-means算法的以上不足,提出了基于全局中心的高密度不唯一的新方法——NDK-means,该方法通过标准差确定有效密度半径,并从高密度区域中选取具有代表性的样本点作为初始聚类中心。此外算法针对最高密度点不唯一的情况进行特别分析,选取距离全局中心最远的点集作为最优的初始中心点集合。在NDK-means算法基础上结合有效性指标BWP对聚类结果进行分析,从而解决了最佳有效聚类数目无法事先确定的不足。理论研究与实验结果表明所提方法的聚类结果具有更好的稳定性和可行性。
关键词
K-MEANS算法
初始中心
聚类数
基于密度
Keywords
K-means algorithm
initial clustering center
number of clusters
density-based
分类号
TP301 [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
基于全局中心的高密度不唯一的K-means算法研究
何云斌
刘雪娇
王知强
万静
李松
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
10
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