K-means算法的初始点优化研究

• 作者: 全太锋 牟颖
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 K-MEANS 算法 实验
• 年，卷（期）: 2008,（11Z）
• 页码范围: 1176-1177
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.13

摘要

为了克服经典K-means算法对初始聚类中心过分依赖的缺点,该文提出采用竞争神经网络和密度思想对经典k-means算法进行预处理,从而改变经典K-means算法对初始聚类中心的随机选择。实验结果表明,这两种方法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全太锋		5	24	3.0	4.0
2	牟颖	重庆师范大学物理学与信息技术学院	8	38	4.0	6.0