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10.16157/j.issn.0258-7998.223066

一种服务于K-means的初始中心选取方法

引用
聚类是数据挖掘领域最重要的技术之一,K-means是其中使用频率最高的举足轻重的聚类算法.然而,K-means算法表现严重依赖于初始中心,选取多少个初始中心以及选择哪些数据点作为初始中心对K-means算法十分重要.基于此,提出一种初始中心选取方法DPCC(Density Peak Clustering Centers).DPCC方法基于密度和距离生成一个选取决策图,将数据集中所有的密度峰值点凸显出来.这些密度峰值点即为DPCC方法为K-means算法提供的初始中心.实验表明,DPCC方法不仅可为K-means提供初始中心数量,还能有效提高K-means算法的准确度,并缩减K-means算法的执行时间.

聚类、初始中心、决策图

49

TP3-0(计算技术、计算机技术)

2023-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

134-138

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11-2305/TN

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2023,49(3)

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