基于扰动因子的相似度下的聚类算法

来源 :西安工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hn_hcg

【摘要】

：

K-均值聚类算法在计算聚类中心时对于离群点非常敏感,且容易陷入局部极小值.针对这一缺点,采用距离法消除离群点对于聚类中心的影响,并且给搜索空间增加一组随着迭代次数递减

【作者】

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满扬王晓东

【机构】

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西安工程大学理学院

【出处】

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西安工程大学学报

【发表日期】

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2016年3期

【关键词】

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K-均值聚类算法离群点聚类中心扰动因子 K-means clustering algorithm outlier clustering center d

【基金项目】

：

陕西省自然科学基金资助项目（2015JM1012）

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K-均值聚类算法在计算聚类中心时对于离群点非常敏感,且容易陷入局部极小值.针对这一缺点,采用距离法消除离群点对于聚类中心的影响,并且给搜索空间增加一组随着迭代次数递减的扰动因子,建立了基于扰动因子的相似度下的聚类算法,并对改进前后的算法进行对比实验.仿真结果表明,改进后的算法更稳定,聚类效果更好.

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