基于KD-树和K-means动态聚类方法研究

• 作者: 万静 何云斌 张义 李松
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: K-means聚类 KD-树 增量聚类 初始聚类中心
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3590-3595
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.12.014

摘要

针对传统K-means聚类算法对初始中心点比较敏感、易陷入局部最优,首先提出基于KD-树的初始聚类中心点选取方法.该方法通过建立KD-树将数据集分割成矩形单元,计算每个矩形的矩形单元中心、矩形单元密度,并将计算所得矩形单元密度降序排列,通过选取前k个矩形单元中心作为初始聚类中心,可有效克服传统算法对初始中心点的敏感.此外,针对传统K-means聚类算法不能有效处理动态数据聚类的问题,进一步提出了KDTK-means聚类算法.该算法对基于KD-树优化选取的k个聚类中心和增量数据建立新的KD-树,利用近邻搜索策略将增量数据分配到相应的聚类簇中并完成聚类.实验结果表明,与传统的K-means聚类算法相比,提出的基于KD-树优化初始聚类中心点选取的算法能够有效选取具有代表性的初始中心,提出的KDTK-means聚类算法能够快速高效地处理增量数据聚类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万静	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	57	266	10.0	13.0
2	何云斌	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	59	346	11.0	15.0
3	李松	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	87	452	12.0	16.0
4	张义	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	22	1.0	2.0