电子科技
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전자과기
Electronic Science and Technology
2015年
11期
47-50,64
,共5页
k-均值算法%初始聚类中心%高密度集%最大距离积法%聚类指数
k-均值算法%初始聚類中心%高密度集%最大距離積法%聚類指數
k-균치산법%초시취류중심%고밀도집%최대거리적법%취류지수
传统K-means算法中,随机选择到的初始聚类中心不同会得到不一样的簇类,人工给定的k值与实际聚类数较难达到一致,针对这些问题,文中提出了基于密度和聚类指数改进的K-means聚类算法.根据密度获取高密度集HP,从此集合中选择相互之间距离最大的两对对象均值当成第一轮聚类的聚类中心,新的聚类中心可通过最大距离积法获取,并参考聚类指数确定合适的k值.通过进行实验确认了该算法有较高的准确性和有效性.
傳統K-means算法中,隨機選擇到的初始聚類中心不同會得到不一樣的簇類,人工給定的k值與實際聚類數較難達到一緻,針對這些問題,文中提齣瞭基于密度和聚類指數改進的K-means聚類算法.根據密度穫取高密度集HP,從此集閤中選擇相互之間距離最大的兩對對象均值噹成第一輪聚類的聚類中心,新的聚類中心可通過最大距離積法穫取,併參攷聚類指數確定閤適的k值.通過進行實驗確認瞭該算法有較高的準確性和有效性.
전통K-means산법중,수궤선택도적초시취류중심불동회득도불일양적족류,인공급정적k치여실제취류수교난체도일치,침대저사문제,문중제출료기우밀도화취류지수개진적K-means취류산법.근거밀도획취고밀도집HP,종차집합중선택상호지간거리최대적량대대상균치당성제일륜취류적취류중심,신적취류중심가통과최대거리적법획취,병삼고취류지수학정합괄적k치.통과진행실험학인료해산법유교고적준학성화유효성.
