基于初始聚类中心优化的K-均值算法

摘要：

针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法.利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理.实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果.

关键词：聚类、K-均值算法、点密度

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：西安理工大学校博士启动金资助项目108-210905;陕西省教育厅科学计划研究计划项目09Jk611

在线出版日期：2011-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：105-107,116