基于关联图划分的Kmeans算法

摘要：

Kmeans是最典型的聚类算法，因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题，提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心，能够在指定的数据密集程度下自适应确定聚类数目。有效性实验表明上述改进的Kmeans算法具有较高的准确率和稳定性。

关键词：K均值、关联图、初始聚类中心、相似度矩阵

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61073116；安徽省教育厅自然科学研究基金资助重大项目No.KJ2011ZD10；博硕士队伍建设计划No.02203105；安徽省高校优秀青年人才基金项目No.2009SQRZ19ZD。

在线出版日期：2013-11-07（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：141-144,151