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一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法研究
被引量:
6
1
作者
魏建东
陆建峰
彭甫镕
《电子设计工程》
2015年第6期5-8,共4页
K均值聚类算法是一种常见且有效的基于划分的聚类算法。为解决该聚类算法对初始中心敏感的问题,常用的方法是层次化初始聚类中心。然而,层次初始的聚类算法仍然需要将聚类个数作为输入参数,在高维数据和海量数据中不易应用。基于能够自...
K均值聚类算法是一种常见且有效的基于划分的聚类算法。为解决该聚类算法对初始中心敏感的问题,常用的方法是层次化初始聚类中心。然而,层次初始的聚类算法仍然需要将聚类个数作为输入参数,在高维数据和海量数据中不易应用。基于能够自动确定聚类数目的目的,采用DBI度量,提出一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法(简称DHIKM)。通过UCI数据集和仿真数据上的实验,证明DHIKM可以在采样数据中快速找到合适的聚类个数,实验结果表明该算法在聚类质量与收敛速度上的有效性。
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关键词
K均值算法
层次初始化
戴维森堡丁指数
初始
聚类中心
聚类个数
下载PDF
职称材料
题名
一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法研究
被引量:
6
1
作者
魏建东
陆建峰
彭甫镕
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《电子设计工程》
2015年第6期5-8,共4页
基金
国家中医药管理局重点学科(中医药信息学)开放课题资助(ZYYXXX-13)
文摘
K均值聚类算法是一种常见且有效的基于划分的聚类算法。为解决该聚类算法对初始中心敏感的问题,常用的方法是层次化初始聚类中心。然而,层次初始的聚类算法仍然需要将聚类个数作为输入参数,在高维数据和海量数据中不易应用。基于能够自动确定聚类数目的目的,采用DBI度量,提出一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法(简称DHIKM)。通过UCI数据集和仿真数据上的实验,证明DHIKM可以在采样数据中快速找到合适的聚类个数,实验结果表明该算法在聚类质量与收敛速度上的有效性。
关键词
K均值算法
层次初始化
戴维森堡丁指数
初始
聚类中心
聚类个数
Keywords
K-means
hierarchically initializing
Davies Bouldin Index
initial cluster centers
cluster number
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法研究
魏建东
陆建峰
彭甫镕
《电子设计工程》
2015
6
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