作者:
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       
摘要:
针对标准的K—均值算法聚类时所面临的初始聚类中心点及聚类个数难以确定的缺点,提出了一种改进的K—均值算法,其核心思想是通过基于密度及散步的方法定位初始中心点,进行初步聚类,判断是否达到预定效果,从而决定是否进行聚合层次聚类,如此迭代执行,从而准确确定聚类个数.实验结果表明改进后的算法在聚类精度、稳定性和时间效率方面,都明显优于标准的K—均值算法.
推荐文章
一种基于密度的K-均值算法
K-均值算法
密度
聚类中心
基于层次的K-均值聚类
聚类
代价函数
层次
K-均值聚类
基于改进GA的K-均值聚类算法
聚类
改进遗传算法
K-均值
一种改进的遗传K-均值聚类算法
遗传算法
K-均值算法
聚类
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进的密度层次的K-均值算法研究
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 K—均值算法 密度 层次 聚类精度 稳定 效率
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 应用与开发
研究方向 页码范围 114-115
页数 2页 分类号
字数 2504字 语种 中文
DOI 10.16707/j.cnki.fjpc.2018.01.056
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 李俊 湖北大学计算机与信息工程学院 27 52 3.0 7.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (105)
共引文献  (2484)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1974(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2008(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2009(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2012(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2013(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2014(19)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(19)
2015(18)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(18)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
K—均值算法
密度
层次
聚类精度
稳定
效率
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
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
总被引数(次)
44699
论文1v1指导