一种基于网格的K-Means聚类算法

• 作者: 刘敏娟 张西芝 朱小艳
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 K-Means 网格
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 网络技术
• 页码范围: 120-121
• 分类号: TP393
• 字数: 1737字
• 语种: 中文

摘要

K-Means算法是聚类方法中常用的一种划分方法.随着数据量的增加,K-Means算法的局限性日益突出.基于网格划分的思想,提出了一种基于网格的K-Means聚类算法,该算法使用了网格技术在一定程度上去除了孤立点和噪声数据,减少了原始K-Means算法特大的聚类分开的可能.实验表明,该算法能处理任意形状和大小的聚类,对孤立点和噪声数据也能很好地识别,并且在去除孤立点和噪声数据方面可以达到较好的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张西芝	郑州升达经贸管理学院资讯系	14	13	2.0	3.0
2	朱小艳	河南大学软件学院	18	13	2.0	2.0