一种优化初始中心的K-means粗糙聚类算法
일충우화초시중심적K-means조조취류산법
K-means rough clustering algorithm based on optimized initial center
  • 万方数据
    计算机工程与应用 계산궤공정여응용
    COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
    2010年 34期 126-128 ,共3页

    姚跃华%史秀岭

    요약화%사수령

    聚类%K-means算法%初始中心%密度%粗糙集 聚類%K-means算法%初始中心%密度%粗糙集
    취류%K-means산법%초시중심%밀도%조조집
    针对K-means算法的不足,提出了一种优化初始中心的聚类算法.首先,采用密度敏感的相似性度量来计算对象的密度,基于对象之间的距离和对象的邻域,选择相互距离尽可能远的数据点作为初始聚类中心.然后,采用基于粗糙集的K-means聚类算法处理边界对象,同时利用均衡化函数自动生成聚类数目.实验表明,算法具有较好的聚类效果和综合性能.
    침대K-means산법적불족,제출료일충우화초시중심적취류산법.수선,채용밀도민감적상사성도량래계산대상적밀도,기우대상지간적거리화대상적린역,선택상호거리진가능원적수거점작위초시취류중심.연후,채용기우조조집적K-means취류산법처리변계대상,동시이용균형화함수자동생성취류수목.실험표명,산법구유교호적취류효과화종합성능.
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