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基于分位数半径的动态K-means算法
基于分位数半径的动态K-means算法
作者:
刘友波
张程嘉
程明畅
马铁丰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
K-means
类的数目
分位数半径
动态K-means
摘要:
K-means算法是应用最广泛的聚类算法之一,但存在明显缺陷:对初始值敏感,还需给定类的数目.层次K-means算法提出将多次k取固定值的K-means运算所得到的中心点作为类的代表,并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心,然而在中心的融合过程中并没有有效利用类的几何信息.从类的几何特征入手,提出一种基于类的分位数半径的动态K-means算法(QRD K-means).此算法在层次K-means的基础上令每次K-means运算的k值变动起来,且又引入了分位数半径的概念,用样本点到类中心距离的分位数作为类的半径,将样本点间的关系简化为各个类的分位数半径与类中心的关系.通过中心点间距离与分位数半径大小的比较对中心点进行融合形成新类,从而快速给出良好的聚类结果,同时也确定了类的数目.在仿真实验中,通过与不同算法在时间和分类精确度上的比较分析,也证明该方法快速有效.
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文献信息
篇名
基于分位数半径的动态K-means算法
来源期刊
南京大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
K-means
类的数目
分位数半径
动态K-means
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
48-55
页数
8页
分类号
TP181
字数
4674字
语种
中文
DOI
10.13232/j.cnki.jnju.2018.01.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘友波
四川大学电气信息学院
146
1570
21.0
33.0
2
马铁丰
西南财经大学统计学院
12
63
6.0
7.0
3
程明畅
西南财经大学统计学院
2
8
2.0
2.0
4
张程嘉
四川大学电气信息学院
2
11
2.0
2.0
传播情况
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参考文献(1)
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2018(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
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引证文献(4)
二级引证文献(0)
2020(4)
引证文献(0)
二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
K-means
类的数目
分位数半径
动态K-means
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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南京大学学报(自然科学版)2018年第5期
南京大学学报(自然科学版)2018年第4期
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