一种改进的K—means算法最佳聚类数确定方法

摘要：

对BWP方法进行研究，从嵌入式NSTL个性化推荐的文本聚类需求入手，分析BWP方法的不足，提出一种改进的K—means算法最佳聚类数确定方法。对单一样本类的类内距离计算方法进行优化，扩展BWP方法适用的聚类数范围，使原有局部最优的聚类数优化为全局最优。实验结果可以验证该方法具有良好性能。

关键词：K—means聚类聚类数文本聚类推荐系统

分类号：TP18;G350(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：34-40