一种基于kmax的K-means改进算法
黄美璇
国立华侨大学,计算机科学与技术学院,福建,泉州,362000;黎明职业大学,机电工程系,福建,泉州,362000
摘要：K-means算法需要人工设定聚类个数且易受孤立点影响,根据这个缺陷提出了一种新的改进算法.改进算法通过设定初始值及初始值的最大值,在聚类过程中自动获取聚类数k.实验结果表明,该算法在一定程度上缓解了K-means算法对初始值敏感及受孤立点影响的问题,能产生高质量的聚类结果.
关键词：聚类K-means算法kmax
分类号：TP18(自动化基础理论)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 49-52 )
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