聚类初始中心点选取研究

• 作者: 杨天霞 王凌云 王华 王治和
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-均值 序列模式 Huffman树 聚类 初始中心
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 161-165
• 分类号: TP391
• 字数: 4189字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2010.04.033

摘要

研究了利用已发现的频繁序列模式对序列数据库进行再聚类再发现的问题,针对已有的K-均值聚类算法随机选取初始中心点而导致聚类结果不稳定性的缺点,提出了一种基于Huffman思想的初始中心点选取算法--K-SPAM(K-means algorithm of sequence pattern mining based on the Huffman Method)算法.该算法能够在一定程度上减少陷入局部最优的可能,而且对序列间相似度的计算采用一种高效的"与"、"或"运算,可极大提高算法的执行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王治和	西北师范大学数学与信息科学学院	78	356	10.0	14.0
2	王华	西北师范大学数学与信息科学学院	13	163	7.0	12.0
3	王凌云	西北师范大学数学与信息科学学院	9	15	2.0	3.0
4	杨天霞	西北师范大学数学与信息科学学院	5	7	2.0	2.0