K-means聚类分析算法中一个新的确定聚类个数有效性的指标

• 作者: 李双虎 王铁洪
• 来源期刊: 河北省科学院学报
• 关键词: 聚类分析 K-means算法 有效性度量 指标
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 页码范围: 199-202
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9383.2003.04.003

摘要

K-means 算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一.然而,该算法通常受到初始聚类条件的影响.关于这个问题的详细讨论可参看文献[1].该算法的另一个不足之处是,聚类数目K必须作为参数由用户提供.笔者提出了一个新的有关聚类有效性的度量指标和优化的K-means 算法.它能自动确定最佳聚类个数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李双虎	河北省科学院应用数学研究所	1	75	1.0	1.0
2	王铁洪	河北省科学院自动化研究所	1	75	1.0	1.0