一种优化初始聚类中心的k-means算法

发布时间：2017-06-18 10:00

  本文关键词：一种优化初始聚类中心的k-means算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随机选择初始聚类中心的k-means算法易使聚类陷入局部最优解、聚类结果不稳定且受孤立点影响大等问题.针对这些问题,提出了一种优化初始聚类中心的方法及孤立点排除法.该算法首先选择距离最远的两点加入初始化中心,再根据这两点将原始簇分成两个聚簇,在这两个簇中挑选方差较大的簇按照一定的规则进行分裂直至找到k个中心,初始中心的选择过程中用到孤立点排除法.在UCI数据集及人造含一定比例的噪音数据集下,通过实验比较了改进算法与其他算法的优劣.实验表明,改进后的算法不仅受孤立点的影响小、稳定性好而且准确度也高.
【作者单位】： 上海师范大学信息与机电工程学院;
【关键词】： 初始聚类中心 k-means算法 孤立点排除法 聚簇 UCI数据集
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言聚类分析是数据挖掘研究的一项重要技术,它的诞生为从大量的数据中获取有价值的知识提供了一种有效的方法.它广泛地应用于文本搜索、模式识别人工智能、图像分析等领域[1].常用的聚类分析方法包括基于划分、基于层次、基于密度、基于网格和基于模型等算法[2].k-means是划

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本文编号：458780