一种改进的k-means算法

李业丽; 秦臻

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一种改进的k-means算法

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k-means(k均值)算法是聚类方法中常用的一种划分方法.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但该算法有其突出的局限性,少量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响,因此,采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想,给出了基于该思想的对k均值算法的改进算法.实验表明,该改进算法比原k均值算法具有更高的准确性.

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来源
《北京印刷学院学报》 |2007年第2期|63-65|共3页
作者
李业丽; 秦臻;
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作者单位

北京印刷学院,信息与机电工程学院,北京,102600;

北京印刷学院,信息与机电工程学院,北京,102600;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP484.9;
关键词
数据挖掘; 聚类算法; k-means算法;

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