一种改进的K_means聚类方法

• 作者: 胡伟
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: K_means聚类 初始聚类中心 启发式信息 收敛速度
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 22-24,56
• 分类号: TP18
• 字数: 3043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.01.006

摘要

针对传统K_means聚类方法采用随机选择初始聚类中心而导致的收敛速度慢的问题,本文结合空间中的距离度量提出一种改进的K_means聚类算法.该方法通过给出有效的启发式信息,选择较好的聚类中心,减少聚类达到稳定状态所需要的迭代步骤,加速算法的执行.标准数据集上的实验结果表明,与传统的K_means聚类方法相比,本文提出的改进的聚类方法收敛速度快,从而在较少的迭代后得到良好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡伟	山西财经大学实验教学中心	5	149	3.0	5.0