基于薛定谔方程的K-Means聚类算法

徐平安; 唐雁; 石教开; 张辉荣

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基于薛定谔方程的K-Means聚类算法

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提出一种基于薛定谔方程的K-Means聚类算法,利用量子力学中薛定谔方程的势能函数来确定初始聚类中心。计算每个数据样本所对应的势能函数值,将势能函数值小的数据样本放入初始聚类中心集合,设置一个距离阈值,数据集合中的数据样本和初始聚类中心集合中的数据样本进行相异度计算,将相异度大于阈值的数据样本放入初始聚类中心集合,重复这一操作,直到初始聚类中心集合中的样本数量等于K为止。试验结果表明,采用该方法能很好地筛选出初始聚类中心,得到更高的聚类结果准确率和较少的迭代次数,与其他几种方法相比,聚类结果准确率平均提高约12%,同时迭代次数减少约3次。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2016年第1期|34-41|共8页
作者
徐平安; 唐雁; 石教开; 张辉荣;
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作者单位

西南大学计算机与信息科学学院;

重庆400715;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
聚类; K-Means; 初始聚类中心; 薛定谔方程; 势能函数;

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