基于Ward's方法的k-平均优化算法及其应用

• 作者: 王丽珍 邱苏林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: k-平均算法 Ward's方法 簇数目 初始聚类中心 孤立点检测
• 年，卷（期）: 2008,（31）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 169-172
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.31.049

摘要

通过对k-平均算法存在不足的分析,提出了一种基于Ward's方法的k-平均优化算法.算法首先在用Ward's方法对样本数据初步聚类的基础上,确定合适的簇数目、初始聚类中心等k-平均算法的初始参数,并进行孤立点检测、删除;基于上述处理再采用传统k-平均算法进行聚类.将优化的k-平均算法应用到罪犯人格类型分析中,实验结果表明,该算法的效率、聚类效果均明显优于传统k-平均算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽珍	云南大学信息学院	110	1069	18.0	27.0
2	邱苏林	云南司法警官职业学院信息技术系	9	42	4.0	6.0