对k-means聚类算法的改进

被引：46

作者：

袁方

孟增辉

于戈

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 河北大学数学与计算机学院

[3] 东北大学信息科学与工程学院沈阳河北大学数学与计算机学院

[4] 保定

[5] 沈阳

来源：

关键词：

k-means聚类算法; 聚类; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种k-means聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法。算法首先计算样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找有可能是一类的数据,依据这些样本点形成初始聚类中心,从而得到较好的聚类结果。实验表明,改进后的方法相对于随机选取初始聚类中心具有较高的准确率。

引用

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