基于近邻传播的限定簇数聚类方法研究

• 作者: 李海林 魏苗
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 近邻传播 聚类算法 类簇数目 数据挖掘 K均值聚类
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 733-739
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 6464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.015

摘要

针对传统近邻传播聚类算法不能进行限定类簇数目的聚类缺陷,提出一种三阶段的改进聚类方法.该方法通过近邻传播聚类从数据集中获得中心代表点集合,利用K-means算法对中心代表点集合进行指定类簇数目的聚类进而获得初始训练集,结合改进的K最近邻算法实现数据的聚类分析.采用人工仿真数据及UCI数据集进行对比实验,实验结果分析表明,与近邻传播聚类算法和传统限定类簇数目的聚类算法相比,新聚类算法具有更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海林	华侨大学工商管理学院	34	368	10.0	18.0
5	魏苗	华侨大学工商管理学院	2	5	2.0	2.0