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K-均值算法中聚类个数优化问题研究
K-均值算法中聚类个数优化问题研究
作者:
韩凌波
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
k-均值算法
聚类个数
距离价值函数
摘要:
在传统的K-均值聚类算法中,聚类数K必须事先给定,然而,实际中K值很难被精确的确定,K值是否合理直接影响着K-均值算法的好坏。针对这个缺点,提出一种优化聚类数算法,根据聚类算法中类内相似度最大差异度最小和类间差异度最大相似度最小的基本原则,构建了距离评价函数F(S,K)作为最佳聚类数的检验函数,建立了相应的数学模型,并通过仿真实验进一步验证了新算法的有效性。
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初始中心
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内容分析
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期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
K-均值算法中聚类个数优化问题研究
来源期刊
四川理工学院学报:自然科学版
学科
工学
关键词
k-均值算法
聚类个数
距离价值函数
年,卷(期)
2012,(2)
所属期刊栏目
数理基础科学
研究方向
页码范围
77-80
页数
4页
分类号
TP311.12
字数
2834字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-1549.2012.02.021
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
韩凌波
3
24
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聚类个数
距离价值函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川理工学院学报(自然科学版)
主办单位:
四川理工学院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-1549
CN:
51-1687/N
开本:
出版地:
四川省自贡市汇兴路学苑街180号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2774
总下载数(次)
3
总被引数(次)
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