改进的K-means聚类k值选择算法

• 作者: 段刚龙 王建仁 马鑫
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-均值算法 k值选择 ET-SSE算法
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 27-33
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 5179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1810-0075

摘要

空间聚类算法中,聚类的效果在很大程度上受制于最佳k值的选择.典型的K-均值算法中,聚类数k需要事先确定,但在实际情况中k的取值很难确定.针对手肘法在确定k值的过程中存在的"肘点"位置不明确问题,基于指数函数性质、权重调节、偏执项和手肘法基本思想,提出了一种改进的k值选择算法ET-SSE算法.通过多个UCI数据集和K-means聚类算法对该算法进行实验,结果表明,使用该k值选择算法相比于手肘法能更加快速且准确地确定k值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建仁	西安理工大学经济与管理学院	24	222	9.0	14.0
2	段刚龙	西安理工大学经济与管理学院	19	211	8.0	14.0
3	马鑫	西安理工大学经济与管理学院	9	41	3.0	6.0