新的K-均值算法最佳聚类数确定方法

• 作者: 周世兵 唐旭清 徐振源
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-均值聚类 聚类数 聚类有效性指标 初始聚类中心
• 年，卷（期）: 2010,（16）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 27-31
• 分类号: TP18
• 字数: 7635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.16.008

摘要

K-均值聚类算法是以确定的类数k和随机选定的初始聚类中心为前提对数据集进行聚类的.通常聚类数k事先无法确定,随机选定的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定.提出了一种新的确定K-均值聚类算法的最佳聚类数方法,通过设定AP算法的参数,将AP算法产生的聚类数作为聚类数搜索范围的上界kmax,并通过选择合适的有效性指标Silhouette指标,以及基于最大最小距离算法思想设定初始聚类中心,分析聚类效果,确定最佳聚类数.仿真实验和分析验证了以上算法方案的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐振源	江南大学信息工程学院	79	731	11.0	25.0
5	唐旭清	江南大学理学院	40	707	9.0	26.0
6	周世兵	江南大学信息工程学院	22	511	8.0	22.0