周志勇
- 作品数：3 被引量：186H指数：3
- 供职机构：河北大学数学与计算机学院更多>>
- 发文基金：河北省教育厅科研基金河北省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 初始聚类中心优化的k-means算法被引量：176
- 2007年
- 传统的k-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性,提出一种优化初始聚类中心的方法,此方法计算每个数据对象所在区域的密度,选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验表明改进后的k-means算法能产生质量较高的聚类结果,并且消除了对初始输入的敏感性。
- 袁方周志勇宋鑫
- 关键词：数据挖掘聚类K-MEANS算法聚类中心
- 用聚类-分类模式解决聚类问题被引量：8
- 2007年
- 分类和聚类都是常用的数据挖掘方法,分类的优点是准确率较高,但需要带有类别标注的训练集;聚类不需要训练集,但准确率较低。提出一种聚类-分类模式来解决聚类问题,首先通过聚类方法自动形成训练集,然后在训练集的基础上进行分类操作。实验数据表明,提出的聚类-分类模式能够有效提高聚类的准确率。
- 周志勇袁方刘海博
- 关键词：聚类算法
- 聚类分析算法研究
- 随着计算机技术的发展，特别是数据库技术的广泛应用，大量的数据被保存下来。如何充分发挥这些数据的作用，数据挖掘技术得到人们的重视。聚类分析是数据挖掘的重要研究内容。相对于分类这种有导师的学习方法，聚类也称为无导师的学习方法...
- 周志勇
- 关键词：数据库技术数据挖掘聚类分析算法K-MEANS算法
- 文献传递
