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基于部分实例重判的二分K-means算法

吴清寿 刘耿耿 郭文忠

福州大学学报(自然科学版)2018,Vol.46Issue(3):317-323,7.
福州大学学报(自然科学版)2018,Vol.46Issue(3):317-323,7.DOI:10.7631/issn.1000-2243.17066

基于部分实例重判的二分K-means算法

Bisecting K-means algorithm based on partial instance rejudge

吴清寿 1刘耿耿 2郭文忠2

作者信息

  • 1. 武夷学院数学与计算机学院,福建 武夷山 354300
  • 2. 福州大学数学与计算机科学学院,福建 福州 350116
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摘要

Abstract

The problem of misjudgment instance of bisecting K-means being unable to participate in the subsequent partitioning reduces the accuracy of clustering. This paper proposes a bisecting K-means algorithm based on partial instance rejudge, which can correctly classify the misjudgment instances by distinguishing the object clusters and the candidate clusters, filtering the recall instances from the candidate clusters, and reclassifying the recall instances. The experimental results show that the improved algorithm is effective for three data sets, and can improve the accuracy of clustering in different extent and the running speed of the algorithm.

关键词

二分k均值/部分实例重判/候选簇/召回实例/聚类

Key words

bisecting K-means/partial instance rejudge/candidate cluster/recall instance/clustering

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吴清寿,刘耿耿,郭文忠..基于部分实例重判的二分K-means算法[J].福州大学学报(自然科学版),2018,46(3):317-323,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(11501114) (11501114)

福建省教育厅科技资助项目(JA14309) (JA14309)

福建省中青年教师教育科研资助项目(JAT170608) (JAT170608)

福州大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1000-2243

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