初始中心优化的K-Means聚类算法

被引：45

作者：

李飞

薛彬

黄亚楼

机构：

[1] 南开大学计算机科学与技术系

来源：

计算机科学 | 2002年 / 07期

基金：

天津市自然科学基金;

关键词：

K-Means algorithm; Genetic algorithm; Gene difference;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

<正> 1.引言聚类分析(clustering)是人工智能研究的重要领域。聚类方法被广泛研究并应用于机器学习、统计分析、模式识别以及数据库数据挖掘与知识发现等不同的领域。各种聚类方法中,基于目标函数的K-Means聚类方法应用极为广泛,根据聚类结果的表达方式又可分为硬K-Means(HCM)算法、模糊K-Means算法(FCM)和概率K-Means算法(PCM)。各种K-Means算法都以确定的目标函数来测度聚类的效果,最佳的聚类效果对应于目标函数的极值点。由于目标函数局部极小值点的存在以及算法的贪心性,导致聚类结果对初始中心敏感,往往达不到全局最优。

引用

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