改进的全局K'-means算法及其在数据分类中的应用

• 作者: 李大字 谭天伟 钱丽 靳其兵
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 全局K'-means算法 聚类算法 竞争惩罚机制
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 100-104
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2011.00100

摘要

为了解决初始聚类中心的选择、簇个数的确定以及孤立点的避免等问题,提出了一种改进的全局K'-means算法.改进的算法不仅能够利用辅助聚类函数来计算初始点,而且能够利用目标函数在没有预定义聚类个数的前提下,找到实际的聚类中心个数,同时避免r孤立点问题.将改进的算法应用到实际数据集的分类中,并与改进的全局K-means算法以及K'-means算法进行了比较,实验结果证明所提出的算法能获得更好的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭天伟	北京化工大学生命科学与技术学院	314	5281	37.0	56.0
2	李大字	北京化工大学信息科学与技术学院	45	301	10.0	16.0
3	靳其兵	北京化工大学信息科学与技术学院	103	805	15.0	23.0
4	钱丽	北京化工大学信息科学与技术学院	2	12	1.0	2.0