一种基于D^2权重的核k-means聚类算法

马翩翩; 苏一丹; 覃华; 王晓帅

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一种基于D^2权重的核k-means聚类算法

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核k-means算法是标准k-means算法的扩展,提高了k-means聚类中对非线性不可分数据的聚类效果.传统核k-means算法的初始中心是随机选取的,导致出现聚类时间较慢、聚类性能低等问题.文中提出了一种基于D2权重的核k-means算法,它根据点对簇内距离的贡献,选取对其贡献最大的点为簇中心,然后在核空间内进行相应的聚类.在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,新算法相对于传统的核k-means算法,可以有效地缩短聚类时间,并提高聚类的质量,新算法性能优于传统的核K-means算法.

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来源
《微电子学与计算机》 |2012年第7期|85-89|共5页
作者
马翩翩; 苏一丹; 覃华; 王晓帅;
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作者单位

广西大学计算机与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
核k-means; k-means; D2权重;

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