计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2010年
9期
2167-2169
,共3页
数据聚类%簇类%无向图%连通分支
數據聚類%簇類%無嚮圖%連通分支
수거취류%족류%무향도%련통분지
聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始类簇中心须事先设定,而初始类簇中心的选择严重影响聚类的结果;为了改善K均值聚类算法的聚类效果,针对以往K均值聚类算法中采用随机指定初始类簇中心的方法.提出了一种基于图论的连通分支来进行初始类簇中心的选取算法,并用随机样本发生器生成的模拟数据进行测试,通过与常规的随机选取方法的比较,该算法具有更好的性能和健壮性.
聚類分析在信息檢索和數據挖掘等領域都有很廣汎的應用,K均值聚類算法是一箇比較簡潔和快速的聚類算法,但是它存在著初始類簇中心鬚事先設定,而初始類簇中心的選擇嚴重影響聚類的結果;為瞭改善K均值聚類算法的聚類效果,針對以往K均值聚類算法中採用隨機指定初始類簇中心的方法.提齣瞭一種基于圖論的連通分支來進行初始類簇中心的選取算法,併用隨機樣本髮生器生成的模擬數據進行測試,通過與常規的隨機選取方法的比較,該算法具有更好的性能和健壯性.
취류분석재신식검색화수거알굴등영역도유흔엄범적응용,K균치취류산법시일개비교간길화쾌속적취류산법,단시타존재착초시류족중심수사선설정,이초시류족중심적선택엄중영향취류적결과;위료개선K균치취류산법적취류효과,침대이왕K균치취류산법중채용수궤지정초시류족중심적방법.제출료일충기우도론적련통분지래진행초시류족중심적선취산법,병용수궤양본발생기생성적모의수거진행측시,통과여상규적수궤선취방법적비교,해산법구유경호적성능화건장성.
