基于密度的K-means聚类中心选取的优化算法

摘要：

针对传统的K-means算法对于初始聚类中心点和聚类数的敏感问题,提出了一种优化初始聚类中心选取的算法.该算法针对数据对象的分布密度以及计算最近两点的垂直中点方法来确定k个初始聚类中心,再结合均衡化函数对聚类个数进行优化,以获得最优聚类.采用标准的UCI数据集进行实验对比,发现改进后的算法相比传统的算法有较高的准确率和稳定性.

关键词：K-均值、数据挖掘、聚类中心、垂直中点、密度

所属期刊栏目：29

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅创新平台开放基金资助项目11K069;湖南省自然科学基金资助项目07JJ6115;智能制造湖南省高校重点实验室资助项目20091M06

在线出版日期：2012-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1726-1728