一种新的聚类初始化方法

• 作者: 杨圣云 袁德辉 赖国明
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 山方法 核函数 K-means
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2007.08.019

摘要

K-means聚类算法会收敛到求解问题的多个局部最优解中的一个,而且它对初始条件十分敏感.给出了一种基于数据集的多个子集和山函数的初始条件方法,它可以较稳定地收敛到一个更好的局部最优解.此初始方法同时适用于原空间和核空间的K-means算法,相对作用于完整数据集的山函数方法,该方法的时间复杂度和空间复杂度都只有它的p2(p是采样率,p＜1).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁德辉	韩山师范学院数学与信息技术学院	32	71	4.0	7.0
2	赖国明	韩山师范学院数学与信息技术学院	30	65	4.0	7.0
3	杨圣云	韩山师范学院数学与信息技术学院	23	56	3.0	7.0