一种改进的k-means算法

被引:9
作者
李业丽
秦臻
机构
[1] 北京印刷学院信息与机电工程学院
关键词
数据挖掘; 聚类算法; k-means算法;
D O I
10.19461/j.cnki.1004-8626.2007.02.018
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
k-means(k均值)算法是聚类方法中常用的一种划分方法。该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但该算法有其突出的局限性,少量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响,因此,采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想,给出了基于该思想的对k均值算法的改进算法。实验表明,该改进算法比原k均值算法具有更高的准确性。
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