一种基于聚类中心的快速聚类算法

• 作者: 周鹿扬 徐建鹏 徐祥 程文杰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 聚类中心 簇合并 快速
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 454-456,484
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3525字
• 语种: 中文

摘要

针对k-means算法采用单一的聚类中心描述一个类簇,一般不能有效适用于任意形状簇的缺陷,在研究k-means算法以及初始聚类中心优化算法的基础上,考虑将数据集中较大或延伸状的簇分割成若干球状簇,而后合并这些小簇.该算法首先选取一组分布于高密度区域的聚类中心,将聚类中心周围的对象划分到离其最近的聚类中心形成子簇,再根据子簇之间的连通性完成子簇合并.实验证明,该算法能有效适应任意形状簇,并保持了k-means算法简单的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周鹿扬		8	33	3.0	5.0
2	程文杰		6	20	3.0	4.0
6	徐建鹏		11	41	4.0	6.0
10	徐祥		4	11	2.0	3.0