基于层次的K-means初始化算法

汤九斌; 陆建峰; 唐振民; 杨静宇

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基于层次的K-means初始化算法

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K-means算法是一种常用的聚类算法,但是聚类中心的初始化是其中的一个难点.笔者提出了一个基于层次思想的初始化方法.一般聚类问题均可看作加权聚类,通过层层抽样减少数据量,然后采用自顶向下的方式,从抽样结束层到原始数据层,每层都进行聚类,其中每层初始聚类中心均通过对上层聚类中心进行换算得到,重复该过程直到原始数据层,可得原始数据层的初始聚类中心.模拟数据和真实数据的实验结果均显示基于层次抽样初始化的K-means算法不仅收敛速度快、聚类质量高,而且对噪声不敏感,其性能明显优于现有的相关算法.

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来源
《中国工程科学》 |2007年第11期|74-79|共6页
作者
汤九斌; 陆建峰; 唐振民; 杨静宇;
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作者单位

南京理工大学计算机系,南京,210094;

南京理工大学计算机系,南京,210094;

南京理工大学计算机系,南京,210094;

南京理工大学计算机系,南京,210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
层次技术; 初始聚类中心; 加权数据; K平均聚类;

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