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摘要:
K-均值聚类算法的执行时间过度依赖于初始点的选取,但是在实际问题中并不知道k的取值和怎样才能有效地选取初始点.在对K-均值算法中初始点的选取进行深入研究的基础上,提出了一种有效的初始点选取算法.现存的类间相似度并不能很好地度量两个类的相似性,为此提出了一种新颖的度量方法:类间影响因子,使用类间影响因子对类进行合并.该方法和上面提出的初始点选取算法能够根据数据集本身的特性快速地自动选取初始中心并给出初始点的个数.最后用高斯数据集对算法进行测试,得到了一个令人满意的结果.
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文献信息
篇名 一种基于影响因子的快速K-均值算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 聚类 K-均值 始点 影响因子
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 数据库与数据挖掘
研究方向 页码范围 3042-3044
页数 3页 分类号 TP301
字数 3400字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 颜清 上饶师范学院数学与计算机系 32 148 7.0 11.0
2 陈晓云 兰州大学信息与工程学院 33 219 8.0 13.0
3 冷明伟 上饶师范学院数学与计算机系 9 64 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
K-均值
始点
影响因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
相关基金
甘肃省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Gansu Province
官方网址:http://www.nwnu.edu.cn/kjc/glbf/gsshzrkxjjzxglbf.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导