基于k-means算法的k值优化的研究与应用

摘要：

k-means算法是经常使用的一种聚类算法,但是易受聚类个数k的影响,其性能主要取决于k值优化,因此对近年来k-means算法的研究现状与进展进行总结.对较有代表性的k值优化的k-means算法,从思想、关键技术等方面进行分析概括,并选用著名数据集对一些典型算法进行了测试,主要从同一个数据集、不同的k值优化情况进行对比分析. 上述工作将为聚类分析和数据挖掘的研究提供有益的参考.

关键词：k-means算法、有效性度量、k值优化

所属期刊栏目：27

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目F200603

在线出版日期：2010-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：386-389