一种改进的k-means算法

• 作者: 严华
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: k-means 三角形三边关系定理 k-medoids轮换法
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4302字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2009.01.017

摘要

在聚簇方法中,k-means算法是最著名和最常用的划分法之一.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果.但该算法依赖聚类中心的初始分布、距离计算的复杂性大,这些对聚类结果及效率会产生很大的影响.为了降低对初始聚类中心的依赖和算法的时间开支,提出了一种改进算法,该算法汲取了k-medoids轮换法及优化后的采用三角形三边关系定理的k-means算法的优点.实验表明,该改进算法比原k-means算法具有更好的聚类效果及更高的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严华	上海海事大学信息工程学院	3	29	1.0	3.0