空间聚类算法中的K值优化问题研究

被引：36

作者：

李永森

杨善林

马溪骏

胡笑旋

陈增明

机构：

[1] 合肥工业大学计算机网络系统研究所

来源：

关键词：

空间聚类; K-平均算法; 距离代价函数; K值优化;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2006.03.013

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

在典型的空间聚类算法K-平均法和K-中心法中,K一般为用户事先确定的值,然而,实际中K值很难被精确地确定,往往表现为一个模糊的取值区间。在此提出距离代价函数的概念,建立了相应的数学模型并设计了一个新的K值优化算法,对空间聚类K值优化问题进行了初步的研究。

引用

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