首页|一种改进的K-means聚类算法

一种改进的K-means聚类算法

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
传统的K-means聚类算法对初始聚类中心的依赖程度很大,聚类结果会随聚类中心的选择不同波动很大,为了消除这种中心选择不确定性,提出一种改进的K-means聚类算法,从而有效地改善初始聚类中心点选择的随机性,提高聚类结果的稳定性.仿真实验结果表明,改进后的K-means聚类算法优于传统的算法.

于丽

展开 >

大连交通大学软件工程学院,辽宁,大连,116028

朝阳市第二高级中学,辽宁,朝阳,122000

K-means聚类算法 聚类中心 进行算法

2010

辽宁师专学报(自然科学版)
辽宁省教育厅

辽宁师专学报(自然科学版)

影响因子：0.373
ISSN：1008-5688
年,卷(期)：2010.12(2)
  • 3
  • 4