一种改进的多维度加权聚类算法

摘要：

针对K-means聚类算法无法确定k值,并容易忽视在多维角度下进行聚类的缺点,本文提出了改进的多维度的加权的算法,在自适应K-means聚类算法的基础上引入了视图权重和变量权重,得到了包含多层变量的目标函数,通过数学证明使得目标函数最小化,得到最优的聚类效果.实验采用3个标准数据集作为聚类研究的对象,通过与FCM算法比较,说明了本文算法在聚类方面具有良好的效果.

关键词：K-means、多变量、视图、权重

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-01-15（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：153-157