电脑开发与应用
電腦開髮與應用
전뇌개발여응용
COMPUTER DEVELOPMENT & APPLICATIONS
2011年
4期
39-40,46
,共3页
聚类%K均值聚类算法%初始质心
聚類%K均值聚類算法%初始質心
취류%K균치취류산법%초시질심
K-means算法以其简单性和快速性在文本聚类中得到广泛应用,但是传统的K-means算法对初值的依赖性很强,需要事先给出要生成的簇的数目k,而这个参数k的确定一般是根据用户的经验知识给出的;另外,其初始聚类中心是随机选取的,这种随机性往往导致聚类结果的不德定.可以说,不同的k值和不同的初始聚类中心对聚类质量和时间效率造成的影响是很大的.实验对改进K-means算法的有效性进行了验证,结果证明,改进K-means算法能有效地解决传统K-means算法的随机性所产生的聚类效果不稳定的问题,其时间复杂度也有所降低.
K-means算法以其簡單性和快速性在文本聚類中得到廣汎應用,但是傳統的K-means算法對初值的依賴性很彊,需要事先給齣要生成的簇的數目k,而這箇參數k的確定一般是根據用戶的經驗知識給齣的;另外,其初始聚類中心是隨機選取的,這種隨機性往往導緻聚類結果的不德定.可以說,不同的k值和不同的初始聚類中心對聚類質量和時間效率造成的影響是很大的.實驗對改進K-means算法的有效性進行瞭驗證,結果證明,改進K-means算法能有效地解決傳統K-means算法的隨機性所產生的聚類效果不穩定的問題,其時間複雜度也有所降低.
K-means산법이기간단성화쾌속성재문본취류중득도엄범응용,단시전통적K-means산법대초치적의뢰성흔강,수요사선급출요생성적족적수목k,이저개삼수k적학정일반시근거용호적경험지식급출적;령외,기초시취류중심시수궤선취적,저충수궤성왕왕도치취류결과적불덕정.가이설,불동적k치화불동적초시취류중심대취류질량화시간효솔조성적영향시흔대적.실험대개진K-means산법적유효성진행료험증,결과증명,개진K-means산법능유효지해결전통K-means산법적수궤성소산생적취류효과불은정적문제,기시간복잡도야유소강저.
