基于分治法的初始簇中心选取的K-means聚类算法的研究

杜家兴; 张京京; 孙剑桥

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基于分治法的初始簇中心选取的K-means聚类算法的研究

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由于K-means算法对于初始簇中心采取的是随机策略,导致其结果容易进入局部最优,且增加了聚类的迭代次数,加之算法的特点导致其对于初始簇中心的依赖性很强.为解决以上问题,本文利用分治法对Kmeans算法进行了优化,其基本原理就是在初始簇中心的选取时引入分治法,从Kmeans算法的缺陷本身进行了优化,重新设定了初始簇中心的选取逻辑.试验表明,本文提出的优化算法在聚类总耗时和聚类准确度上均有明显改进.

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来源
《信息系统工程》 |2015年第9期|116-118|共3页
作者
杜家兴; 张京京; 孙剑桥;
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作者单位

装甲兵工程学院;

中国船舶重工集团第714研究所;

装甲兵工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
K-means聚类算法; 分治法; 优化; 准确度;

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