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聚类中心初始化的新方法
聚类中心初始化的新方法
作者:
李春生
王耀南
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
最小支撑树
聚类中心初始化
k-means算法
摘要:
k-均值聚类算法易受初始聚类中心的影响而陷入局部最优解.现有聚类中心初始化方法尚未得到广泛认可.本文依据每个类内至少有一个数据稠密区,且处于不同类的数据稠密区比处于同一类的数据稠密区相距更远的假设,在数据集合上构造一棵最小支撑树,应用根树原理在其上搜索数据稠密区并估计其密度,从中选出密度大且足够分离的数据稠密区,以其内的点作为初始聚类中心,得到了一个聚类中心初始化的新方法.将此方法与现有的方法进行比较,仿真实验表明,本文方法性能更优越.
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文献信息
篇名
聚类中心初始化的新方法
来源期刊
控制理论与应用
学科
工学
关键词
最小支撑树
聚类中心初始化
k-means算法
年,卷(期)
2010,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1435-1440
页数
分类号
TP39
字数
6937字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王耀南
湖南大学电气与信息工程学院
624
12897
53.0
86.0
2
李春生
广东商学院数学与计算科学学院
13
180
8.0
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被引次数趋势
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节点文献
最小支撑树
聚类中心初始化
k-means算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
主办单位:
华南理工大学
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-8152
CN:
44-1240/TP
开本:
大16开
出版地:
广州市五山华南理工大学内
邮发代号:
46-11
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
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