改进的k-均值算法在聚类分析中的应用

摘要：

介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法.首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进.并做了改进前后的对比实验和应用.结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低.

关键词：k-均值算法、初始聚类中心、距离法、孤立点

所属期刊栏目：30

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目F200603;黑龙江省教育厅科学技术研究项目11521008

在线出版日期：2010-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：484-489