基于商空间理论的K-means改进算法

• 作者: 刘园 周红芳 谈姝辰
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 粒度计算 商空间理论 K均值算法
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 400-405
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3468字
• 语种: 中文

摘要

针对K-means算法中对于初始聚类中心的敏感性和容易受到离群点的干扰,提出一种基于商空间多粒度的K-means改进算法(QIMKM).该算法分为两个阶段,第一阶段在不同粒度的商空间内确定出所有类簇的骨架结构,第二阶段通过改进的K-means算法对剩余数据点进行划分.最后,综合两个阶段的结果得到最终的聚类结果.此算法通过观察不同商空间下类簇的结构信息,为第二阶段的K-means算法提供初始中心类,以此来消除初始中心的不确定性对K-means算法的影响,并且能够使QIMKM识别出非球状的类簇.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周红芳	西安理工大学计算机科学与工程学院	20	365	7.0	19.0
2	谈姝辰	西安理工大学计算机科学与工程学院	5	46	4.0	5.0
3	刘园	西安理工大学计算机科学与工程学院	3	8	2.0	2.0