摘要
对初始聚类点的选择提出一种有效的启发式算法.以内部聚类准则作为评价指标,实验结果表明,该算法明显好于 K-平均算法.
A heuristic algorithm is proposed for selecting initial seed values in the K-means algorithm.Re- sults show that the H-K algorithm outperforms the standard K-means algorithm when internal clustering cri- terion is computed as evaluation measures.
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
1996年第2期124-127,共4页
Journal of Northeastern University(Natural Science)
基金
国家"八六三"高技术研究项目