中国科技信息
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중국과기신식
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2011年
17期
49-50
,共2页
数据挖掘%聚类%K-均值
數據挖掘%聚類%K-均值
수거알굴%취류%K-균치
K-均值聚类算法是一种基于划分方法的聚类算法,本文通过对传统的K-均值聚类算法的分析,提出了一种改进的K-均值算法,并对该算法的时间复杂度和空间复杂度进行了分析.该算法在计算聚类中心点时采用了一种最近邻的思想,可以有效地去除“噪声”和“孤立点”对簇中平均值(聚类中心)的影响,从而使聚类结果更加合理.最后通过实验表明该算法的有效性和正确性.
K-均值聚類算法是一種基于劃分方法的聚類算法,本文通過對傳統的K-均值聚類算法的分析,提齣瞭一種改進的K-均值算法,併對該算法的時間複雜度和空間複雜度進行瞭分析.該算法在計算聚類中心點時採用瞭一種最近鄰的思想,可以有效地去除“譟聲”和“孤立點”對簇中平均值(聚類中心)的影響,從而使聚類結果更加閤理.最後通過實驗錶明該算法的有效性和正確性.
K-균치취류산법시일충기우화분방법적취류산법,본문통과대전통적K-균치취류산법적분석,제출료일충개진적K-균치산법,병대해산법적시간복잡도화공간복잡도진행료분석.해산법재계산취류중심점시채용료일충최근린적사상,가이유효지거제“조성”화“고립점”대족중평균치(취류중심)적영향,종이사취류결과경가합리.최후통과실험표명해산법적유효성화정학성.
