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基于K -均值聚类的混合聚类算法

刘明术

安庆师范学院学报(自然科学版)Issue(1):40-42,3.
安庆师范学院学报(自然科学版)Issue(1):40-42,3.DOI:10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2016.01.012

基于K -均值聚类的混合聚类算法

Hybrid Clustering Algorithm Based on the K-Means Clustering

刘明术1

作者信息

  • 1. 黄山职业技术学院,安徽 黄山 245000
  • 折叠

摘要

Abstract

K-means is one of typical clustering algorithm, but it is easily affected by the outliers, the initial cluster center of mass, and the given cluster number and so on.In this paper, the method of similar density is used to determine the initial cluster center of mass, then to remove outliers through the outlier determine rules.Furthermore, we make an improvement on K-means clustering algorithm and improve effectiveness and stability of the clustering result by the experiment .

关键词

K -均值聚类/聚类算法/相似密度/离群点

Key words

K-means clustering/clustering algorithm/isolated point/similar density

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘明术..基于K -均值聚类的混合聚类算法[J].安庆师范学院学报(自然科学版),2016,(1):40-42,3.

安庆师范学院学报(自然科学版)

1007-4260

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