一种改进的K-means聚类算法

• 作者: 王燕
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 色彩量化 聚类分析 图像处理
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 所属期刊栏目: 信息技术交流
• 页码范围: 122-123
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 1223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2004.10.047

摘要

本文提出了一种改进的K-means算法(FKM).此算法将传统算法任意选取初始聚类中心变为选取出现频率最高的一组颜色作为初始聚类中心,从而极大地提高了K-means的速度.通过实验证明了FKM较K-means有较低的时间复杂性及较低的颜色平均误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王燕	浙江警官职业学院信息管理系	21	93	5.0	9.0