一种改进的基于特征赋权的K均值聚类算法

摘要：

聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一.近年来,为了提高聚类质量,借鉴和引入了分类领域特征选择及特征赋权思想,提出了一些基于特征赋权的聚类算法[1～3].在这些研究基础上,本文提出了一种基于密度的初始中心点选择算法,并借鉴文[1]所提出的特征赋权方法,给出了一种改进的基于特征赋权的K均值算法.实验表明该算法能较为稳定地得到较高质量的聚类结果.

关键词：聚类、特征赋权、初始化

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60374059;广东省自然科学基金04300462

在线出版日期：2006-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：186-187