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一种K-means算法的k值优化方案
引用本文:吴艳文,胡学钢. 一种K-means算法的k值优化方案[J]. 巢湖学院学报, 2007, 9(6): 21-24
作者姓名:吴艳文  胡学钢
作者单位:合肥工业大学计算机与信息学院,安徽,合肥,230000
摘    要:聚类算法是数据挖掘中核心技术之一,而k-means算法在经典聚类算法中占有重要地位。针对k-means聚类算法的最佳聚类个数k不易获得,因而使得该聚类算法的应用受到限制,为此提出一种k值优化方法:通过给出大于最佳聚类数的可能聚类数,而得到优化的聚类个数。通过实例给予验证,其结果说明该方法合理有效。

关 键 词:聚类  k均值算法  聚类数优化  数据挖掘
文章编号:1672-2868(2007)06-0021-04
修稿时间:2007-10-04

PROJECT ABOUTt OPTIMIZED THE NUMBER OF CLUSTERS IN K-MEANS CLUSTERING
WU Yan-wen,HU Xue-gang. PROJECT ABOUTt OPTIMIZED THE NUMBER OF CLUSTERS IN K-MEANS CLUSTERING[J]. Chaohu College Journal, 2007, 9(6): 21-24
Authors:WU Yan-wen  HU Xue-gang
Abstract:clustering is the one of core technology in data mining.K-means algorithm is a very famous clustering algorithm in the classical clustering.The paper focus on the clustering number of k-means algorithm which is hard to be given and hinders the application.So the paper puts forward a novel k optimized method,which we can obtain the optimized number of clusters if we afford a maximum number of clusters.The test experiment has proved the method reasonable and right.
Keywords:Clustering  k-means algorithm  clustering number optimized  data mining
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