基于改进的密度峰值算法的K-means算法

杜洪波; 白阿珍; 朱立军

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基于改进的密度峰值算法的K-means算法

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针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法（DPC）的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心,弥补了K-means算法初始聚类中心随机选取导致易陷入局部最优解的缺陷;其次运用K-means算法进行迭代,并且引入熵值法计算距离优化聚类。在UCI数据集上的实验表明,该算法得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度也较快,证明了该算法的可行性。

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来源
《统计与决策》 |2018年第18期|20-24|共5页
作者
杜洪波; 白阿珍; 朱立军;
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作者单位

沈阳工业大学理学院;

沈阳110870;

北方民族大学信息与计算科学学院;

银川750021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
K-means算法; 改进的DPC算法; 聚类; 熵值法; 初始聚类中心; 优化聚类;

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