一种k-means聚类的改进算法与实现

• 作者: 冯能山 林志华 熊金志 祝建军
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 动态聚类 k-means算法 初值
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 66-70
• 分类号: TP312
• 字数: 2583字
• 语种: 中文

摘要

传统的k-means算法作为一种动态聚类法,是聚类方法中常用的一种划分方法,其应用领域非常广泛.但该方法存在初始k值不确定、时间复杂度大等缺点.针对这些缺点,改进了聚类初值的随机性问题,简化了算法,降低了时间复杂度,提高了k-means算法的性能,并给出了具体的代码实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊金志	东莞理工学院计算机学院	39	180	6.0	12.0
2	冯能山	东莞理工学院计算机学院	14	20	3.0	3.0
3	林志华	东莞理工学院计算机学院	1	2	1.0	1.0
4	祝建军	华南理工大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0