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对K-means算法初始聚类中心选取的优化
作者机构：中南林业科技大学计算机与信息工程学院
出 版 物：《电子世界》 (Electronics World)
年 卷 期：2012年第5期
页 面：11-14,18页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)]
摘 要：针对传统K-means算法对初始聚类中心选取的问题,提出了基于数据样本密度和距离来选取初始聚类中心的改进K-means算法,该算法保证了初始中心点集的第一点为确定的(最大密度点),在基于距离最远的其他中心点搜索过程中,得到的中心点也基本上是确定的,消除了初始中心点选择的随机性,同时保证了获得较高质量的初始中心点。理论分析和实验结果表明:改进的k-means算法是一种有效的入侵检测方法,根据此方法设计的入侵检测系统是有效可行的。
