南京邮电大学学报（自然科学版）
南京郵電大學學報（自然科學版）
남경유전대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE)
2015年
2期
102-107
,共6页
K均值聚类算法%最大最小距离%初始中心%误差平方和
K均值聚類算法%最大最小距離%初始中心%誤差平方和
K균치취류산법%최대최소거리%초시중심%오차평방화
K-means clustering algorithm%maximum and minimum distances%initial centers%sum of squared errors
K均值聚类是一种常用的聚类算法,需要指定初始中心和簇数,但随意指定初始中心可能导致聚类陷入局部最优解,且实际应用中簇数未必是已知的.针对K均值聚类的不足,文中提出了一个自适应聚类算法,该算法基于数据实例之间的最大最小距离选取初始聚类中心,基于误差平方和(SSE)选择相对最稀疏的簇分裂,并根据SSE变化趋势停止簇分裂从而自动确定簇数.实验结果表明,该算法可以在不增加迭代次数的情况下得到更准确的聚类结果,验证了所提聚类算法是有效的.
K均值聚類是一種常用的聚類算法,需要指定初始中心和簇數,但隨意指定初始中心可能導緻聚類陷入跼部最優解,且實際應用中簇數未必是已知的.針對K均值聚類的不足,文中提齣瞭一箇自適應聚類算法,該算法基于數據實例之間的最大最小距離選取初始聚類中心,基于誤差平方和(SSE)選擇相對最稀疏的簇分裂,併根據SSE變化趨勢停止簇分裂從而自動確定簇數.實驗結果錶明,該算法可以在不增加迭代次數的情況下得到更準確的聚類結果,驗證瞭所提聚類算法是有效的.
K균치취류시일충상용적취류산법,수요지정초시중심화족수,단수의지정초시중심가능도치취류함입국부최우해,차실제응용중족수미필시이지적.침대K균치취류적불족,문중제출료일개자괄응취류산법,해산법기우수거실례지간적최대최소거리선취초시취류중심,기우오차평방화(SSE)선택상대최희소적족분렬,병근거SSE변화추세정지족분렬종이자동학정족수.실험결과표명,해산법가이재불증가질대차수적정황하득도경준학적취류결과,험증료소제취류산법시유효적.
