10.3969/j.issn.1009-3044.2008.32.064
K-means算法的初始点优化研究
为了克服经典K-means算法对初始聚类中心过分依赖的缺点,该文提出采用竞争神经网络和密度思想对经典k-means算法进行预处理,从而改变经典K-means算法对初始聚类中心的随机选择.实验结果表明,这两种方法是有效的.
聚类、k-means、算法:实验
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TP311(计算技术、计算机技术)
2009-02-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
1176-1177,1180