一种基于层次聚类的k均值算法研究

• 作者: 张红云 李萍萍
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 聚簇 k-means 层次方法 文本挖掘
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 228-229,232
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.12.094

摘要

依据信息论的思想,对基于层次的K-均值聚类算法(HKMA)过程进行了分析,该算法首先采用层次方法对文档进行初始聚类,得到的聚类总教作为k均值算法中的k值,在此基础上,通过k均值聚类对聚类结果进行修正.实验结果表明,HKMA执行时间整体上优于k-means算法,而且随着数据量的增大执行时间的增长幅度也较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李萍萍	北京装甲兵工程学院基础部	1	18	1.0	1.0