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AGRICULTURE NETWORK INFORMATION
2009年
10期
120-122
,共3页
聚类分析%K-Means算法%最大最小距离算法
聚類分析%K-Means算法%最大最小距離算法
취류분석%K-Means산법%최대최소거리산법
本文将最大最小距离算法和传统的K-Means算法相结合,提出了一种改进的K-Means算法,此算法可以弥补传统K-Means算法中初始中心点难以确定的缺点,有效地解决了传统K-Means算法对初始中心的选择具有较大依赖性以及由于初始聚类中心选择不当,算法极易陷入局部极小点的问题[1,2].
本文將最大最小距離算法和傳統的K-Means算法相結閤,提齣瞭一種改進的K-Means算法,此算法可以瀰補傳統K-Means算法中初始中心點難以確定的缺點,有效地解決瞭傳統K-Means算法對初始中心的選擇具有較大依賴性以及由于初始聚類中心選擇不噹,算法極易陷入跼部極小點的問題[1,2].
본문장최대최소거리산법화전통적K-Means산법상결합,제출료일충개진적K-Means산법,차산법가이미보전통K-Means산법중초시중심점난이학정적결점,유효지해결료전통K-Means산법대초시중심적선택구유교대의뢰성이급유우초시취류중심선택불당,산법겁역함입국부겁소점적문제[1,2].
