基于近邻传播算法的K-means聚类优化算法
朱兰
张晓焱
1.南京交通职业技术学院 江苏南京2111882.南京交通职业技术学院 江苏南京211188
摘要：K-means聚类算法在随机选择的初始聚类中心的基础上进行聚类,其聚类效果会因为初始聚类中心的不确定性而不稳定.为了优化其聚类效果,提出了基于近邻传播算法(AP算法)的K-means聚类优化算法(APK-means).该算法首先通过近邻传播算法生成若干个初始聚类,然后依序选择k个聚类规模最大的聚类中心作为K-means聚类算法的初始聚类中心,接着运行K-means聚类.算法有效性分析和实验结果验证了该算法有效优化了K-mean算法的聚类稳定性和有效性.
关键词：聚类K-means算法近邻传播算法聚类中心
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 138-142,147 )
英文信息