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基于最小聚类划分的K-means聚类(1+ε)近似算法

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k-means聚类算法是解决聚类问题的一个常用方法.近年来,国外许多学者对该问题的近似常数算法和(1+ε)近似算法进行了研究.利用Kumar等人随机取样技术对于基于最小聚类划分k-means提出一个(1+ε)随机近似算法.该算法利用随机取样技术从集合中求出部分取样点,再对随机取样点进行组合找出每个聚类的部分点,将该部分点的质心点作为相应子聚类簇的质心点.通过多次运行该算法可以以较高概率求出k-means聚类的1+ε近似值.

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来源
《2007全国理论计算机科学学术年会》|2007年|26-30|共5页
会议地点南宁
作者
王守强; 山东交通学院信息工程系; 朱大铭; 史士英;
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作者单位

中国计算机学会;

广西大学;

计算机研究与发展编辑部;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类理论、方法;
关键词
k-means; 聚类; 质心点; ε质心点;

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