基于优化初始中心点的K-means文本聚类算法
张世博
北京石油化工学院计算机系 北京 102600
摘要：K-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果.该文针对K-means算法所存在的问题,提出了一种优化初始中心点的算法.实验表明可以有效减少迭代次数并提高聚类精度,最终获得较好的聚类效果.
关键词：K均值聚类初始中心点
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2011-01-01
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：2( 30-31 )
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