基于核函数动态分配聚类中心的DGK-Kmeans算法

• 作者: 孙忠林 张晋逢
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: Kmeans算法 高斯核函数 动态聚类中心
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 42-44,48
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182140

摘要

Kmeans算法存在两个主要缺陷,导致聚类结果准确率较低.为改善聚类效果,提出一种DGK-Kmeans算法.该算法选用核密度估计处理数据,得到备选聚类中心,依据平均类间相似度动态增加初始聚类中心个数,直至平均类间相似度大于前次计算值时,选取平均类内相似度最小时对应的聚类中心为初始聚类中心,进行Kmeans聚类计算.采用UCI标准数据集进行实验,证明改进后的DGK-Kmeans算法在聚类准确率和稳定性方面有很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙忠林	山东科技大学计算机科学与工程学院	65	323	10.0	15.0
2	张晋逢	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	3	1.0	1.0