10.3969/j.issn.1000-386X.2007.08.019
一种新的聚类初始化方法
K-means聚类算法会收敛到求解问题的多个局部最优解中的一个,而且它对初始条件十分敏感.给出了一种基于数据集的多个子集和山函数的初始条件方法,它可以较稳定地收敛到一个更好的局部最优解.此初始方法同时适用于原空间和核空间的K-means算法,相对作用于完整数据集的山函数方法,该方法的时间复杂度和空间复杂度都只有它的p2(p是采样率,p<1).
聚类、山方法、核函数、K-means
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TP3(计算技术、计算机技术)
广东省教育厅自然科学基金04J012
2007-09-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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