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J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (10): 105-107.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

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基于初始聚类中心优化的K均值算法

王赛芳,戴芳,王万斌,张晓宇   

  1. (西安理工大学理学院,陕西 西安 710054)
  • 收稿日期:2009-06-24 修回日期:2009-11-05 出版日期:2010-09-29 发布日期:2010-09-29
  • 作者简介:王赛芳(1984),女,山西阳城人,硕士生,研究方向为计算智能与信息处理;戴芳,博士,教授,研究方向为计算智能与信息处理。
  • 基金资助:

    西安理工大学校博士启动金资助项目(108210905);陕西省教育厅科学计划研究计划项目(09Jk611)

A KMeans Algorithm Based onthe Optimal Initial Clustering Center

WANG Saifang,DAI Fang,WANG Wanbin,ZHANG Xiaoyu   

  1. (School of Sciences,Xi’an University of Technology,Xi’an 710054,China)
  • Received:2009-06-24 Revised:2009-11-05 Online:2010-09-29 Published:2010-09-29

摘要:

针对传统的K均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果。

关键词: 聚类, K均值算法, 点密度

Abstract:

Traditional Kmeans clustering algorithms are sensitive to the selection of initial clustering centers and isolated points. Considering these problems, a new method based on the density of points is presented in this paper. First of all, we select initial clustering centers through the proposed method. Then, we apply a Kmeans clustering algorithm to cluster the data, and process the isolated points especially. The experimental results demonstrate that the proposed method can get better clustering results.

Key words: clustering;Kmeans clustering algorithm;density of points