文件名称:一种基于局部密度的k-means算法 (2014年)
文件大小:884KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-05-31 05:01:40
自然科学 论文
针对k-means算法必须事先指定初始聚类数k,并且对初始聚类中心点比较敏感,聚类准则函数对求解的最优聚类数评价不理想,提出一种基于局部密度的启发式生成初始聚类中心方法,在此基础上设计一种准则函数自动生成聚类数目,改进了传统k-means算法。实验表明改进的算法比传统k-means算法提高了聚类效率。
文件名称:一种基于局部密度的k-means算法 (2014年)
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自然科学 论文
针对k-means算法必须事先指定初始聚类数k,并且对初始聚类中心点比较敏感,聚类准则函数对求解的最优聚类数评价不理想,提出一种基于局部密度的启发式生成初始聚类中心方法,在此基础上设计一种准则函数自动生成聚类数目,改进了传统k-means算法。实验表明改进的算法比传统k-means算法提高了聚类效率。