一种改进的半监督k均值算法研究

摘要：

初始聚类中心的选择对k均值聚类算法效率影响比较大,半监督k均值算法就是将标记数据应用于k均值聚类算法中,标记数据虽然具有非常强的导向性,但也可能存在异常的情况,这时候,聚类算法效率会变得很差.本文提出改进的半监督k均值算法,先处理异常标记数据,并结合一定方法选取的初始聚类中心,得到新的初始聚类中心.改进的算法迭代次数明显下降,算法效率明显提高.

关键词：初始聚类中心、k均值、半监督、标记数据、迭代次数

所属期刊栏目：15

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅科学研究项目16C0300

在线出版日期：2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：16-17