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摘要:
聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类的结果不是最优的.针对K均值聚类算法中的随机指定初始质心的缺点,提出了基于密度和最近邻相似度的初始质心选择算法,实验显示该算法可以生成质量较高而且较稳定的聚类结果,但是改进的算法需要事先设定最近邻相似度的阈值计算量较大等缺点,还有待改进.
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文献信息
篇名 K均值聚类算法初始质心选择的改进
来源期刊 沈阳师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 聚类 K均值聚类算法 初始质心 密度 最近邻相似度
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 计算机科学技术
研究方向 页码范围 448-450
页数 3页 分类号 TP301
字数 2699字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-5862.2009.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王学颖 沈阳师范大学科信软件学院 44 314 11.0 15.0
2 刘杰 沈阳师范大学科信软件学院 39 241 7.0 14.0
3 孙可 沈阳师范大学科信软件学院 25 179 6.0 13.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (32)
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参考文献  (9)
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
K均值聚类算法
初始质心
密度
最近邻相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
沈阳师范大学学报(自然科学版)
季刊
1673-5862
21-1534/N
大16开
沈阳市皇姑区黄河北大街253号
8-103
1983
chi
出版文献量(篇)
2465
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12035
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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