基于图的K-均值聚类法中初始聚类中心选择

• 作者: 周海岩 白晓林
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 数据聚类 簇类 无向图 连通分支
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 2167-2169
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始类簇中心须事先设定,而初始类簇中心的选择严重影响聚类的结果;为了改善K均值聚类算法的聚类效果,针对以往K均值聚类算法中采用随机指定初始类簇中心的方法.提出了一种基于图论的连通分支来进行初始类簇中心的选取算法,并用随机样本发生器生成的模拟数据进行测试,通过与常规的随机选取方法的比较,该算法具有更好的性能和健壮性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周海岩	淮阴工学院计算机工程学院	18	130	7.0	11.0
2	白晓林	太原师范学院计算机系	6	25	1.0	5.0