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一种改进的K-Means算法
An Improved K-Means Algorithm作者机构：武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300
出 版 物：《闽江学院学报》 (Journal of Minjiang University)
年 卷 期：2019年第40卷第5期
页 面：49-54,90页
学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：福建省科技厅自然科学基金项目(2017J01651)
主 题：K-Means 聚类分析 最大最小距离 BWP UCI
摘 要：K-Means算法是一种经典的无监督聚类分析算法,具有运行速度快易于实现等优点,但使用该算法时需要指定聚类数目,且质心的选择具有不确定性。针对上述不足,提出一种基于最大最小距离和BWP指标相结合的K-Means算法。通过对UCI数据库中的4个数据集仿真实验的结果表明,所提出的改进算法在算法的准确率、聚类效果两方面均优于传统的K-Means算法以及基于最大最小距离的K-Means算法。
