一种新的 K -均值动态聚类算法

• 作者: 陈亚峰
• 来源期刊: 济源职业技术学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: K-均值 聚类算法 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0342.2014.04.002

摘要

针对 K－均值算法易受孤立点影响、对初始中心点选择敏感、易陷入局部最优的问题，对K－均值算法进行了改进，提出了一种自适应优化选择初始中心点的K－均值算法。实验结果表明，改进后的算法不仅较大程度上弥补了传统K－均值算法的不足，并且提高了聚类的稳定性和准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈亚峰	河南省轻工业学校计算机系	35	105	5.0	9.0