CAJ | 학술논문

针对传统k-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了启发式初始化独立的k-均值算法.该算法引入prim算法选择k个初始聚类中心,且通过设置阈值参数θ,避免同一类中的多个数据对象同时作为初始聚类中心,否则将导致聚类迭代次数增加,并得到错误的聚类结果.与传统的k-均值算法和基于遗传算法的k-均值聚类算法相比,实验结果表明改进的算法不仅降低了初始聚类中心选取的随机性对聚类性能产生的影响,有效减少了聚类迭代次数,而且降低了离群点对聚类性能的影响,从而验证了算法的可行性和有效性.
침대전통k-균치산법대초시취류중심민감적문제,제출료계발식초시화독립적k-균치산법.해산법인입prim산법선택k개초시취류중심,차통과설치역치삼수θ,피면동일류중적다개수거대상동시작위초시취류중심,부칙장도치취류질대차수증가,병득도착오적취류결과.여전통적k-균치산법화기우유전산법적k-균치취류산법상비,실험결과표명개진적산법불부강저료초시취류중심선취적수궤성대취류성능산생적영향,유효감소료취류질대차수,이차강저료리군점대취류성능적영향,종이험증료산법적가행성화유효성.