一种基于全局K-均值聚类的改进算法

• 作者: 李燕梅
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 全局K-均值聚类算法 K中心点算法 改进
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2659字
• 语种: 中文

摘要

全局K-均值聚类算法需要随机选取初始的聚类中心,本文基于K中心点算法的思想,将其作为全局K-均值聚类算法的初始聚类中心,并对全局K-均值聚类算法进行改进.依托人工模拟数据和学习库中的数据分析,对比两种算法的性能,得出改进算法聚类时间短,鲁棒性强的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李燕梅		16	9	2.0	2.0