一种有效的k-means聚类初始中心选取方法

摘要：

针对传统k-means聚类算法中对初始聚类中心随意选取和人为指定的缺陷,提出一种改进的初始聚类中心的选取方法,利用差异矩阵将新的聚类初始中心计算方法用在传统的k-means算法思想中,对传统的k-means算法进行改进.降低k-means算法的复杂度和对异常点的敏感度,提高算法的可伸缩性.

关键词：k-means、聚类、初始化中心、差异矩阵

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-09-06（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：84-86,92