基于加权欧式距离的k_means算法研究

• 作者: 张忠林 曹志宇 李元韬
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: k_means算法 聚类 加权 变异系数
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 89-92
• 分类号: TP391
• 字数: 3000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2010.01.022

摘要

传统的k_means算法将欧式距离作为最常用的距离度量方法.针对基于欧式距离计算样本点与类间相似度的不足,用"相对距离"代替"绝对距离"可以更好地反映样本的实际分布,提出一种在领域知识未知的情况下基于加权欧式距离的k_means算法.针对公共数据库UCI里的数据实验表明改进后的算法能产生质量较高的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠林	兰州交通大学电子与信息工程学院	81	483	12.0	18.0
2	曹志宇	兰州交通大学电子与信息工程学院	4	122	3.0	4.0
3	李元韬	兰州交通大学电子与信息工程学院	5	123	3.0	5.0