半径自适应的初始中心点选择K-medoids聚类算法

• 作者: 王勇 王李福 邹辉 饶勤菲
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 局部方差 初始聚类中心 聚类 K-medoids 自适应
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 4094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.02.017

摘要

针对K-medoids(K为中心点)聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷,提出一种新的半径自适应的初始中心点选择算法.该算法在每次迭代过程中都重新根据剩余样本点的分布特征计算半径,从而实现动态计算相应样本点的局部方差和领域半径,选取较优的初始聚类中心点,实现良好的聚类效果.采用不同规模的UCI数据集和不同比例随机点的模拟数据集进行测试,利用5个通用的聚类评价指标对性能进行评价.结果表明:本算法性能较同类算法有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	重庆理工大学计算机科学与工程学院	37	257	8.0	15.0
2	饶勤菲	重庆理工大学计算机科学与工程学院	9	140	5.0	9.0
3	邹辉	重庆理工大学计算机科学与工程学院	6	16	2.0	3.0
4	王李福	重庆理工大学计算机科学与工程学院	4	7	2.0	2.0