一种基于稀疏度和距离的初始类中心选择算法

• 作者: 曹付元 武鹏鹏
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 初始类中心 稀疏度 最大最小距离算法 k-means聚类
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 73-78
• 分类号: TP312
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2015.01.012

摘要

结合谱聚类算法中的自适应尺度和最大最小距离算法的思想,提出了一种基于稀疏度和距离的初始类中心选择算法,并将提出的初始类中心选择算法应用于k-means和Fuzzy k-means算法的初始类中心选择,在UCI和真实数据上的实验结果表明提出的算法是有效和可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹付元	山西大学计算机与信息技术学院	34	322	8.0	17.0
5	武鹏鹏	山西大学计算机与信息技术学院	1	4	1.0	1.0