基于最小聚类划分的K-means聚类(1+ε)近似算法

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xieqi509

【摘要】

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k-means聚类算法是解决聚类问题的一个常用方法.近年来,国外许多学者对该问题的近似常数算法和(1+ε)近似算法进行了研究.利用Kumar等人随机取样技术对于基于最小聚类划分k-m

【作者】

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王守强朱大铭史士英

【机构】

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山东大学计算机科学与技术学院,山东交通学院信息工程系

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2008年z1期

【关键词】

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K-MEANS 聚类质心点 ε质心点 k-means cluster centroid ε-centroid

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k-means聚类算法是解决聚类问题的一个常用方法.近年来,国外许多学者对该问题的近似常数算法和(1+ε)近似算法进行了研究.利用Kumar等人随机取样技术对于基于最小聚类划分k-means提出一个(1+ε)随机近似算法.该算法利用随机取样技术从集合中求出部分取样点,再对随机取样点进行组合找出每个聚类的部分点,将该部分点的质心点作为相应子聚类簇的质心点.通过多次运行该算法可以以较高概率求出k-means聚类的1+ε近似值.

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