一种K-均值脸谱图聚类新算法

被引：10

作者：

王金甲 ^{[1
]}

洪文学 ^{[2
]}

李昕 ^{[2
]}

机构：

[1] 燕山大学信息学院

[2] 燕山大学生物医学工程系

来源：

关键词：

脸谱图; 多元数据; 聚类; K均值聚类; 模糊C均值聚类;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2007.10.035

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

Chernoff脸谱图简单,类似卡通画,能图形化地表示多元数据。但脸谱图聚类算法具有主观性的巨大的对比工作量,脸谱特征分配困难。因此,本文提出一种新的脸谱图聚类算法,它合并了K均值聚类或模糊G均值聚类算法。IRIS和蔬菜油数据集的实验结果表明新算法优于传统的聚类算法。

引用

页码：1916 / 1920

页数：5