期刊文章详细信息
基于孤立点和初始质心选择的k-均值改进算法
An Improved k-means Algorithm Based on Outliers and Original Clustering Center
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]大庆石油学院计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318 [2]大庆市让胡路区政府,黑龙江大庆163712
基 金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11521008);黑龙江省自然科学基金资助项目(F200603)
年 份：2009
卷 号：6
期 号：1
起止页码：60-62
语 种：中文
收录情况：CAB、CAS、MR、ZMATH、普通刊
摘 要：介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,针对其随机选择初始质心和易受孤立点的影响的不足,给出了一种改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始质心的选择上进行了改进,并做了改进前后的对比试验。试验结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择质心的影响也有所降低。
关 键 词：K-均值算法 孤立点 初始质心 距离
分 类 号：TP301.6]
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