一种分裂式的k-means聚类算法

• 作者: 楼佳 王小华
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 聚类 数据预处理 初始聚类中心
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2009.04.014

摘要

k-means是一种快速有效的聚类算法,但是随着数据量的增加,k-means算法的局限性日益突出.该文从数据预处理,初始聚类中心的选取,最佳聚类数的确定等几个方面优化了k-means算法.仿真实验表明,优化后的k-means算法在稳定性和准确性方面都有很大的提高,证明提出的算法有一定的价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小华	杭州电子科技大学计算机应用技术研究所	62	492	13.0	18.0
2	楼佳	杭州电子科技大学计算机应用技术研究所	3	13	2.0	3.0