基于模拟退火的K调和均值聚类算法

• 作者: 刘国丽 甄晓敏
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 K均值 调和均值 模拟退火 局部最小
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 90-93
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2011.07.020

摘要

K均值算法是最通用的划分聚类算法,然而它有高度依赖初始值和收敛于局部最小的缺点,K调和均值算法采用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离,解决了K均值算法对初值敏感的问题.这样虽然解决初始值敏感问题,局部最小收敛问题仍然存在.为了获得全局最优解,提出一种新的算法:基于模拟退火算法的K调和均值聚类.该算法将一种优秀的随机搜索算法-模拟退火算法引入K调和均值聚类,来解决局部最小收敛的问题,并将改进后的算法用于IRIS数据集的聚类分析,聚类结果与K均值算法结果对比,证明了改进算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国丽	河北工业大学计算机科学与软件学院	20	113	6.0	10.0
2	甄晓敏	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	6	1.0	1.0