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期刊论文
基于均衡化函数的k均值优化算法
基于均衡化函数的k均值优化算法
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:outtersea
【摘 要】
:
传统的k-means算法要求用户事先给定k值,限制了很多应用,初始中心点随机选择,容易导致局部极值点,常用的评价函数对于求解最优聚类数目也不理想。针对这些问题,该文提出一种
【作 者】
:
钱雪忠
施培蓓
张明阳
汪中
【机 构】
:
江南大学信息工程学院,华东计算技术研究所,中国科技大学计算机科学与技术系
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2008年14期
【关键词】
:
K-均值算法
密度
初始中心点
均衡化函数
k-means algorithm
density
initial center point
balanced fu
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传统的k-means算法要求用户事先给定k值,限制了很多应用,初始中心点随机选择,容易导致局部极值点,常用的评价函数对于求解最优聚类数目也不理想。针对这些问题,该文提出一种新的评价函数——均衡化函数,采用基于密度的初始化中心点选择算法,自动生成聚类数目,实验结果表明了改进算法的有效性。
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