一种改进的K-means聚类算法与孤立点检测研究

尹敏杰; 东春昭

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一种改进的K-means聚类算法与孤立点检测研究

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传统的K-means算法对于孤立点数据是非常敏感的,少量的该类数据就能对聚类结果产生很大影响。该文提出了一种改进的K-means算法来消弱这种敏感性。算法基于孤立点检测LOF算法中计算K距离的思想,将大于K距离的数据点作为伪聚类中心参与聚类划分,通过对聚类结果的评价来判断该数据点是否为孤立点。若为孤立点则去掉该点,进而来提高聚类质量。

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来源
《电脑知识与技术》 |2010年第21期|6085-6086|共2页
作者
尹敏杰; 东春昭;
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作者单位

西南交通大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
K-means; K距离; 孤立点; 伪聚类中心;

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