登录 | 注册 | 充值 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
基于KD-树和K-means动态聚类方法研究
  • 摘要

    针对传统K-means聚类算法对初始中心点比较敏感、易陷入局部最优,首先提出基于KD-树的初始聚类中心点选取方法.该方法通过建立KD-树将数据集分割成矩形单元,计算每个矩形的矩形单元中心、矩形单元密度,并将计算所得矩形单元密度降序排列,通过选取前k个矩形单元中心作为初始聚类中心,可有效克服传统算法对初始中心点的敏感.此外,针对传统K-means聚类算法不能有效处理动态数据聚类的问题,进一步提出了KDTK-means聚类算法.该算法对基于KD-树优化选取的k个聚类中心和增量数据建立新的KD-树,利用近邻搜索策略将增量数据分配到相应的聚类簇中并完成聚类.实验结果表明,与传统的K-means聚类算法相比,提出的基于KD-树优化初始聚类中心点选取的算法能够有效选取具有代表性的初始中心,提出的KDTK-means聚类算法能够快速高效地处理增量数据聚类问题.

  • 作者

    万静  张义  何云斌  李松  Wan Jing  Zhang Yi  He Yunbin  Li Song 

  • 作者单位

    哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150080

  • 刊期

    2015年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    K-means聚类  KD-树  增量聚类  初始聚类中心  K-means clustering  KD-tree  incremental clustering  initial clustering center 

相似文献 查看更多>>
18.208.159.25