基于复合形的K-means优化聚类算法研究

被引：2

作者：

赵凯 ^{[1
]}

李声晋 ^{[1
]}

赵锋 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北工业大学机电学院

[2] 西北工业大学航空学院

来源：

郑州大学学报(理学版) | 2008年 / 40卷 / 04期

关键词：

复合形; 数据挖掘; K-means聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

为了克服K-means算法受初始点影响大、结果稳定性差的不足,提出了一种新的K-means优化聚类算法.介绍了复合形法的基本原理并将其做了一定修改以适用于K-means优化聚类,推导了一系列用于计算的公式,给出了具体的实现步骤与方法.通过算例说明,与其他几种方法相比,该方法结果稳定,计算效率较高,有着很好的推广应用前景.

引用

页码：44 / 47

页数：4

共 7 条

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