现代计算机（普及版）
現代計算機（普及版）
현대계산궤（보급판）
MODERN COMPUTER
2015年
7期
6-9
,共4页
K-means算法%聚类中心%孤立点
K-means算法%聚類中心%孤立點
K-means산법%취류중심%고립점
Clustering%K-means Algorithm%Outlier%Density
介绍一种可以对初始聚类中心进行优化的算法，改进之处是对孤立点进行特殊处理，降低孤立点敏感的问题，把距离与密度结合，选取最优的初始中心点，从而使聚类的精确度得到提高，并且该算法通过在计算的过程中存储数据对象之间的距离来提高算法的效率。通过对实验结果的分析，得到改进后的聚类算法可以有更好的精确度和更高的算法效率。
介紹一種可以對初始聚類中心進行優化的算法，改進之處是對孤立點進行特殊處理，降低孤立點敏感的問題，把距離與密度結閤，選取最優的初始中心點，從而使聚類的精確度得到提高，併且該算法通過在計算的過程中存儲數據對象之間的距離來提高算法的效率。通過對實驗結果的分析，得到改進後的聚類算法可以有更好的精確度和更高的算法效率。
개소일충가이대초시취류중심진행우화적산법，개진지처시대고립점진행특수처리，강저고립점민감적문제，파거리여밀도결합，선취최우적초시중심점，종이사취류적정학도득도제고，병차해산법통과재계산적과정중존저수거대상지간적거리래제고산법적효솔。통과대실험결과적분석，득도개진후적취류산법가이유경호적정학도화경고적산법효솔。
Describes an algorithm which initial cluster centers can be optimized. The improvement is to isolate point for special treatment, reduce outlier sensitive issue, combines the distance and density to select the appropriate initial focal point, so that improves the clustering accu-racy, in order to improve the efficiency of the algorithm, the algorithm in the process of calculating the distance between the stored data objects. The experimental results prove that the improved clustering algorithm can achieve better results and higher efficiency of the algo-rithm.
