个性化服务中自适应聚类算法的研究

• 作者: 张望 王辉 高利军
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 聚类算法 有效指数 K-Means
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 页码范围: 89-91,94
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.08.027

摘要

针对传统K-Means聚类算法需要用户输入聚类数目的缺点,对K-Means聚类算法进行了改进,提出使用一个有效指数来克服这个问题,该算法不需要背景知识,自动聚类,提高了聚类的准确性.该算法还可以根据数据量的大小确定合适的步长,增强了适应性.通过将该算法应用于网站日志数据中对用户进行聚类,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	河南科技大学电子信息工程学院	105	528	9.0	18.0
2	张望	河南科技大学电子信息工程学院	7	32	3.0	5.0
3	高利军	河南科技大学电子信息工程学院	2	110	2.0	2.0