一个带簇个数估计的推广K-means算法

摘要：

目前已有大量关于聚类方法的研究.然而,绝大部分现有方法都要求输入簇的个数,该数目在很多情形下都无法事先确定.提出了一个能估计簇的个数的推广的K-means算法.新算法无需对不同的输入参数重复运行,而是在划分过程中分裂某些簇直到满足一定的终止条件.划分过程应用了Ward的最小方差方法(Ward's minimum variance method),最佳的簇个数则由一个基于组间方差的指标决定.实验结果表明,新算法不仅能正确估计实际的簇个数,而且运行效率高.

关键词：基于划分的聚类方法、Ward最小方差方法、簇内方差

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金10672143

在线出版日期：2008-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：94-99