朱云贺
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国海洋大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模糊C均值聚类算法的相关问题研究
- 模糊C均值聚类算法(FCM:Fuzzy C—Means)的研究领域隶属于数据挖掘的聚类分析方向,是一种基于目标函数的无监督的聚类分析算法。它是在传统聚类分析算法的基础上引入模糊数学理论的概念,并利用隶属度函数来表示数据对...
- 朱云贺
- 关键词：模糊C均值聚类算法数据挖掘聚类分析层次分析法多项式拟合方差分析
- 文献传递
- 基于数据分段的K-means的优化研究被引量：2
- 2010年
- K-means聚类算法是一种主流的迭代下降聚类算法,收敛于局部最优化状态。由于K-means随机选取k个初始聚类中心,使得聚类结果的有效性随初始输入而波动,为此文中采取一种预处理的方式来选取初始聚类中心。首先在某种范数的意义下,确定相隔最远的两个数据点之间的距离,然后采用数据分段的方法,将数据集分成k段,在每段中选取一个中心,以此来减小聚类结果随初始输入的波动。实验显示优化后的K-means有效地消除了初始输入的影响,并显著地减少了算法迭代次数和聚类误差。
- 朱云贺张春海张博
- 关键词：聚类K-MEANS聚类中心
