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                基于最小生成树的层次K-means聚类算法

                贾瑞玉 李振

                贾瑞玉, 李振. 基于最小生成树的层次K-means聚类算法[J]. 微电▅子学与计算机, 2016, 33(3): 87-89, 94.
                引用本文: 贾瑞玉, 李振. 基于最小生成树的层次K-means聚类算法[J]. 微电「子学与计算机, 2016, 33(3): 87-89, 94.
                JIA Rui-yu, LI Zhen. The Level of K-means Clustering Algorithm Based on the Minimum Spanning Tree[J]. Microelectronics & Computer, 2016, 33(3): 87-89, 94.
                Citation: JIA Rui-yu, LI Zhen. The Level of K-means Clustering Algorithm Based on the Minimum Spanning Tree[J]. Microelectronics & Computer, 2016, 33(3): 87-89, 94.

                基于最小生成树的层次K-means聚类算法

                基金项目: 

                国家自然基金项目 61202227

                详细信息
                  作者简介:

                  贾瑞玉????女, (1965-), 副教授, 硕士生导师.研究方向为智能计算与●数据挖掘.E-mail: 764702886@qq.com

                  李振????男, (1991-), 硕士生.研究方向为数据挖掘

                • 中图分类号: TP301.6

                The Level of K-means Clustering Algorithm Based on the Minimum Spanning Tree

                • 摘要:

                  针对K-means算法初始化时需要指定聚类数目, 和随机选择初始聚类中心︾对聚类结果产生不稳定的问题, 结合图论中最小生成树和层次算法的分裂、凝聚思想, 提出一种基于最小生成树的层次K-means算法.该算法初始时根据数据样△本生成一颗最小生成树, 然后利用层次分裂思想把数据分成多个较小的簇, 通过K-means算法迭代操作得到每次操作的评价函数值来判断是否进行簇的合并, 进一步确∩定聚类簇数目.实验结果证明, 该算法能够较准确地判断聚类数目, 并且聚类结果的稳定性比基本K-means算法要好.

                   

                • 图 1  聚成不同数目簇变化曲线

                  (注:由于进行合并操〓作,所以在图1中随着聚类数目的减小来进行观察.为了能在同一图中反映所有数据,我们对I值进行∑的了除10处理)

                  图 2  Iris数据集

                  图 3  Wine数据集

                  图 4  Glass数据集

                  表  1  实验数据集

                  数据集 数据个数 属性值
                  Iris 150 4
                  Wine 178 13
                  Glass 214 9
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                  表  2  100次试验J

                  算法数据集 Iris Wine Glass
                  K-means算法 最大值 149.52 18 436.95 259.7
                  最小值 97.32 16 530.58 213.22
                  平均值 111.576 17 343.54 236.86
                  改进层次K-means 最大值 97.34 16 555.68 220.34
                  最小值 97.19 16 480.97 213.69
                  平均值 97.227 16 541.99 217.97
                  下载: 导出CSV
                • [1] 雷小锋, 谢昆青, 林帆, 等. 一种基于K-Means局部最优的高效聚类算法[J]. 软件学报, 2008, 19(7): 1683-1692.
                  [2] 贺玲, 吴玲达, 蔡益朝. 数据挖掘中的聚类算@法综述[J]. 计算机应用研究, 2007, 23(1): 10-13.
                  [3] 孙吉贵, 刘杰, 赵连宇. 聚类算法研究[J]. 软件学报, 2008, 19(1): 48-61.
                  [4] 胡伟. 改■进的层次K均值聚类算法[J]. 计算机◥工程与应用, 2013, 49(2): 157-159.
                  [5] 徐沁, 罗斌. 结合means-shift与MST的K-means聚类算法[J]. 计算机工程, 2013, 39(12): 214-210.
                  [6] Galluccio L, Michel O, Comon P, et al, Graph based kmeans clustering[J]. Signal Processing, 2012, 92(9): 1970-1984.
                  [7] 李翔宇, 王开军, 郭躬德. 基于网格最小生成树的♂聚类算法选择[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(1): 34-41.
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                出版历程
                • 收稿日期:  2015-05-20
                • 修回日期:  2015-06-25

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