一种基于密度的k-means聚类算法

• 作者: 罗军锋 锁志海
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 聚类 k-means 信息熵 近邻密度 孤立点
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

针对 k-means算法中对初始聚类中心和孤立点敏感的缺点，提出一种基于密度的改进 k-means算法。该算法引入信息熵和加权距离，从近邻密度出发，去除孤立点对算法的影响，同时确定初始聚类中心，使得聚类中心相对稳定。实验表明，该算法在准确性、运行效率上均有10％以上的提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	锁志海	西安交通大学信息中心	56	567	12.0	22.0
2	罗军锋	西安交通大学信息中心	20	117	6.0	10.0