基于特征关联度的K-means初始聚类中心优化算法

• 作者: 吴小松 王文贤 王海舟 陈兴蜀
• 来源期刊: 四川大学学报（工程科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-means 特征关联度 初始聚类中心 文本聚类
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 第八届中国可信计算与信息安全学术会议(CTCIS 2014)推
• 页码范围: 13-19
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15961/j.jsuese.2015.01.002

摘要

针对K-means算法在进行文本聚类时对初始聚类中心敏感的问题,提出基于特征关联度的初始聚类中心选择算法.由于在原始文本集中不易找到类别代表性都较强的多个独立文本作为初始聚类中心,因此先从降维后的文本特征集合中,选取关联度大的特征构造新的文本集,再利用“或运算”合并其中的相似文本得到初始聚类中心候选集,最后通过计算文本密度并结合“最小最大”原则从候选集中选取最优的初始中心.在5个数据集上进行对比实验,该算法在多数聚类结果中的F-score值都高于90％,熵值低于0.5,明显优于Mahout提供的K-means算法,表明该算法可选出高质量的初始聚类中心,得到更好的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈兴蜀	四川大学计算机学院网络与可信计算研究所	117	695	14.0	21.0
2	王文贤	四川大学计算机学院网络与可信计算研究所	60	732	13.0	25.0
3	王海舟	四川大学计算机学院网络与可信计算研究所	30	137	6.0	10.0
4	吴小松	四川大学计算机学院网络与可信计算研究所	3	56	2.0	3.0