10.3969/j.issn.1001-8972.2011.17.012
基于最近邻思想的K-均值算法
K-均值聚类算法是一种基于划分方法的聚类算法,本文通过对传统的K-均值聚类算法的分析,提出了一种改进的K-均值算法,并对该算法的时间复杂度和空间复杂度进行了分析.该算法在计算聚类中心点时采用了一种最近邻的思想,可以有效地去除“噪声”和“孤立点”对簇中平均值(聚类中心)的影响,从而使聚类结果更加合理.最后通过实验表明该算法的有效性和正确性.
数据挖掘、聚类、K-均值
TP3;TP1
2012-01-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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49-50