基于K-means的最佳聚类数确定方法研究

摘要：

确定数据集的最佳聚类数是聚类研究中的一个重要难题。为了更有效地确定数据集的最佳聚类数，该文提出了通过改进K-means算法并结合一个不依赖于具体算法的有效性指标Q(c)对数据集的最佳聚类数进行确定的方法。理论分析和实验结果证明了该方法具有良好的性能和有效性。

关键词：K-means、最佳聚类数、聚类有效性指标、聚类

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：863重点课题2007AA010305；陕西省自然科学基础研究计划项目SJ08-ZT14；陕西省教育厅科学研究计划资助项目12JK0739

在线出版日期：2014-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：110-114