自适应的k-means聚类算法SA-K-means

• 作者: 周慧芳
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 k-means 聚类中心
• 年，卷（期）: 2009,（34）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 4-5,8
• 页数: 3页
• 分类号: TP319
• 字数: 5744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-098X.2009.34.004

摘要

传统的k-means聚类算法对初始聚类中心非常敏感,聚类的结果也常常随着初始聚类中心而波动.为了降低聚类算法的这种敏感性,本文提出了一种自适应的聚类算法(SA-K-means),该方法通过计算数据对象区域的密度,选择相互距离最远的高密度区域的中心作为初始聚奏中心.实验表明SA-K-means聚类算法能有效地消除聚类算法对初始聚类中心的敏感性,得到满意的聚类结果.