一种引入参数无需确定聚类数的聚类算法

• 作者: 周其林 张兰兰 王昱栋 雷菊阳
• 来源期刊: 河北工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 算法理论 聚类算法 k-均值 惩罚参数 递增思想 全局性
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 123-128
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4490字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbgykj.2015yx02006

摘要

针对传统k-均值聚类算法的两大缺点,即算法中需要知道确定的聚类数和初始种群选取的随机性,提出了一种新的聚类算法,即基于k-均值聚类算法的无需确定聚类数的聚类算法.这种算法是基于递增思想的聚类算法,最大的特色是无需事先知道聚类数,初始聚类数取1,初始聚类中心为所有数据点的聚类中心,算法中首先设定一个惩罚参数,对于确定的惩罚参数,运算时聚类数逐渐增加,直到收敛,即聚类数不再发生变化,就得到了所需的聚类数以及最终的聚类结果.运用于茶叶分类和各省市平均工资水平分析的2个实验也验证了这种算法的可行性,通过实验可知,这种聚类算法具有较好的全局收敛能力和较高的正确率,稳定性强,收敛速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周其林	上海工程技术大学机械工程学院	2	5	1.0	2.0
2	雷菊阳	上海工程技术大学机械工程学院	26	80	5.0	8.0
3	王昱栋	上海工程技术大学机械工程学院	2	5	1.0	2.0
4	张兰兰	上海工程技术大学机械工程学院	2	5	1.0	2.0