基于图的K-均值聚类法中初始聚类中心选择

摘要：

聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始类簇中心须事先设定,而初始类簇中心的选择严重影响聚类的结果;为了改善K均值聚类算法的聚类效果,针对以往K均值聚类算法中采用随机指定初始类簇中心的方法.提出了一种基于图论的连通分支来进行初始类簇中心的选取算法,并用随机样本发生器生成的模拟数据进行测试,通过与常规的随机选取方法的比较,该算法具有更好的性能和健壮性.

关键词：数据聚类、簇类、无向图、连通分支

所属期刊栏目：18

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省科技攻关项目BE2006357;淮阴工学院重点科研基金项目HGA0906

在线出版日期：2010-12-02（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：2167-2169