一种基于局部密度的k-means算法

• 作者: 和晓萍 王新 马晓敏 黎凡 黎吾鑫
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: k-means算法 局部密度 初始中心点 聚类准则函数
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 数学与应用数学
• 页码范围: 439-442,459
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 5094字
• 语种: 中文
• DOI: 12.3969/j.issn.1672-8513.2014.06.012

摘要

针对k-means算法必须事先指定初始聚类数后,并且对初始聚类中心点比较敏感,聚类准则函数对求解的最优聚类数评价不理想,提出一种基于局部密度的启发式生成初始聚类中心方法,在此基础上设计一种准则函数自动生成聚类数目,改进了传统k-means算法.实验表明改进的算法比传统k-means算法提高了聚类效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新	云南民族大学数学与计算机科学学院	33	131	6.0	10.0
2	和晓萍	云南民族大学数学与计算机科学学院	10	44	3.0	6.0
3	黎凡	云南民族大学数学与计算机科学学院	2	1	1.0	1.0
4	马晓敏	云南民族大学数学与计算机科学学院	1	1	1.0	1.0
5	黎吾鑫	云南民族大学数学与计算机科学学院	2	2	1.0	1.0