云南民族大学学报（自然科学版）
雲南民族大學學報（自然科學版）
운남민족대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF YUNNAN UNIVERSITY OF THE NATIONALITIES（NATURAL SCIENCES EDITION）
2014年
6期
439-442,459
,共5页
黎凡%王新%和晓萍%马晓敏%黎吾鑫
黎凡%王新%和曉萍%馬曉敏%黎吾鑫
려범%왕신%화효평%마효민%려오흠
k-means算法%局部密度%初始中心点%聚类准则函数
k-means算法%跼部密度%初始中心點%聚類準則函數
k-means산법%국부밀도%초시중심점%취류준칙함수
k-means algorithm%local density%initial cluster center%clustering criterion function
针对k-means算法必须事先指定初始聚类数后,并且对初始聚类中心点比较敏感,聚类准则函数对求解的最优聚类数评价不理想,提出一种基于局部密度的启发式生成初始聚类中心方法,在此基础上设计一种准则函数自动生成聚类数目,改进了传统k-means算法.实验表明改进的算法比传统k-means算法提高了聚类效率.
針對k-means算法必鬚事先指定初始聚類數後,併且對初始聚類中心點比較敏感,聚類準則函數對求解的最優聚類數評價不理想,提齣一種基于跼部密度的啟髮式生成初始聚類中心方法,在此基礎上設計一種準則函數自動生成聚類數目,改進瞭傳統k-means算法.實驗錶明改進的算法比傳統k-means算法提高瞭聚類效率.
침대k-means산법필수사선지정초시취류수후,병차대초시취류중심점비교민감,취류준칙함수대구해적최우취류수평개불이상,제출일충기우국부밀도적계발식생성초시취류중심방법,재차기출상설계일충준칙함수자동생성취류수목,개진료전통k-means산법.실험표명개진적산법비전통k-means산법제고료취류효솔.
