期刊文献+

改良的kmeans与K近邻算法特性分析 被引量:4

Improved kmeans and k neighbor algorithm characteristics analysis
下载PDF
导出
摘要 kmeans算法作为无监督算法的一种,对初始点的选择比较敏感;而k近邻作为一种惰性且有监督的算法,对k值和样本间距离度量方式的选择也会影响结果。改良的kmeans算法通过遍历样本,筛选初始点,其准确率超过了k近邻算法,同时稳定性也优于传统的kmeans算法。无监督算法在一些情况下优于有监督算法。
作者 章宦记
出处 《电子产品世界》 2016年第1期79-80,共2页 Electronic Engineering & Product World
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献55

  • 1王晓晔,王正欧.K-最近邻分类技术的改进算法[J].电子与信息学报,2005,27(3):487-491. 被引量:24
  • 2张国,王奎武,朱列书,徐坚强.湖南烤烟外观质量指标因子分析[J].中国农学通报,2007,23(2):114-116. 被引量:12
  • 3范明,孟小峰.数据挖掘:概念与应用[M].北京:机械工业出版社,2004.
  • 4DUDA R O,HART P E.Pattern classification and scene analysis[M].New York:John Wiley and Sons,1973.
  • 5FABER V.Clustering and the continuous K-means algorithm[EB/OL].[2009-10-03].http://library.lanl.gov/cgi-bin/ getfilefi00412967.pdf.
  • 6STEINBACH M,KARYPIS G,KUMAR V.A comparison of document clustering techniques[EB/OL].[2009-10-03].http://cs.fit.edu/~pkc/classes/ml-internet/papers/steinbach00tr.pdf.
  • 7SALTON G,WONG A,YANG C S.A vector space model for automatic indexing[J].Communications of the ACM,1975,18(5):613-620.
  • 8YU C,OOI B C,TAN K L,et al.Indexing the distance:An efficient method to KNN[C] // Proceedings of the 27th International Conference on Very Large Data Bases.Roma:Morgan Kauimann Publishers,2001:421-430.
  • 9王彦亭,谢剑平,李志宏,等.中国烟草种植区划图册[M].西安:西安地图出版社,2008:1-5.
  • 10Tang Q Y, Feng M G. DPS Data processing system: Experimental design, statistical analysis, and data mining [M]. Beijing: Science Press, 2007.

共引文献202

同被引文献44

引证文献4

二级引证文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部