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一种高效的全局K-均值算法 被引量：1
1
作者 梁鲜 曲福恒 +1 位作者 杨勇 才华 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2015年第3期112-115,共4页
针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初始聚类中心,选择最小化目标函数贡献大,并且和已有聚类中心距离远的样本作为下一个初始聚类中心。改进算... 针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初始聚类中心,选择最小化目标函数贡献大,并且和已有聚类中心距离远的样本作为下一个初始聚类中心。改进算法减少了增量选取初始聚类中心时的计算量,降低了时间复杂度。实验证明,改进算法与全局K-均值算法、快速全局K-均值算法相比,在不影响聚类效果的基础上,减少了聚类时间,与优化初始聚类中心的算法相比,聚类效果更优。 展开更多
关键词 聚类 k-均值算法 全局k-均值算法 快速全局k-均值算法
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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量：1
2
作者 何选森 何帆 于海澜 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则... 为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。 展开更多
关键词 k-均值算法 主成分分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 经验法则 肘部法 轮廓分析 聚类
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基于改进K-均值算法的零部件拣选聚类模型
3
作者 周到 董宝力 《软件导刊》 2024年第9期131-136,共6页
针对零部件多种少量拣选问题,在多人协同拣选模式下,任务分配不合理、拣选时长相差大,拣选环节易超时,构建以最短拣选时长为目标的多人协同拣选模型,并用改进K-均值算法及遗传算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法聚类结果各簇所包... 针对零部件多种少量拣选问题,在多人协同拣选模式下,任务分配不合理、拣选时长相差大,拣选环节易超时,构建以最短拣选时长为目标的多人协同拣选模型,并用改进K-均值算法及遗传算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法聚类结果各簇所包含拣选点数量相差巨大的缺点,采用各簇拣选时间为指标,对拣选点所归属簇变换,并利用遗传算法对聚类结果进行路径规划、拣选时长计算,得到最优聚类结果。以某安防设备生产企业的零部件拣选环节为研究对象,与简单分批得到的拣选时间进行对比,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 任务分配 k-均值算法 遗传算法 路径规划
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一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法 被引量：19
4
作者 王家耀 张雪萍 周海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期188-190,共3页
空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验... 空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验表明,其结果优于传统K-均值聚类方法及单纯的遗传算法聚类。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间聚类 遗传算法 k-均值算法 遗传k-均值算法
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基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法 被引量：23
5
作者 赵博 宋正河 +2 位作者 毛文华 毛恩荣 张小超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期166-169,共4页
为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法。先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-... 为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法。先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G-R-B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。 展开更多
关键词 图像分割 微粒群算法 k-均值算法超绿特征
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基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法 被引量：19
6
作者 巩敦卫 蒋余庆 +1 位作者 张勇 周勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1175-1179,共5页
K-均值算法是广泛使用的聚类算法,但该算法的聚类数目难以确定,且聚类结果对初始聚类中心比较敏感.本文提出一种基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法,该算法采用聚类中心的坐标和通配符表示微粒位置,通过定义微粒更新公式中新的加减运算... K-均值算法是广泛使用的聚类算法,但该算法的聚类数目难以确定,且聚类结果对初始聚类中心比较敏感.本文提出一种基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法,该算法采用聚类中心的坐标和通配符表示微粒位置,通过定义微粒更新公式中新的加减运算符,动态调整聚类中心的数目及坐标,此外,以改进的聚类有效性指标Davies-Bouldin准则作为适应度函数.5个人工和真实数据集的聚类结果验证了所提算法的优越性. 展开更多
关键词 聚类 k-均值算法 微粒群优化 微粒更新
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基于初始聚类中心优化的K-均值算法 被引量：24
7
作者 王赛芳 戴芳 +1 位作者 王万斌 张晓宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期105-107,116,共4页
针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的... 针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果。 展开更多
关键词 聚类 k-均值算法 点密度
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基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用 被引量：11
8
作者 刘盈盈 石跃祥 莫浩澜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期191-192,203,共3页
如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图... 如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分割 最优阈值化 k-均值算法 鲁棒性
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基于K-均值算法模型的区域土壤数值化分类及预测制图 被引量：4
9
作者 刘鹏飞 宋轩 +1 位作者 刘晓冰 陈杰 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1846-1853,共8页
根据封丘县土壤发生学特点遴选质地、有机质、土壤颜色、pH值、电导率和土壤发生层厚度等作为土壤属性向量,运用K-均值算法模型,对研究区40个土壤剖面样本实施数值化分类,并依据《中国土壤系统分类检索》确定算法模型输出的5个中心土壤... 根据封丘县土壤发生学特点遴选质地、有机质、土壤颜色、pH值、电导率和土壤发生层厚度等作为土壤属性向量,运用K-均值算法模型,对研究区40个土壤剖面样本实施数值化分类,并依据《中国土壤系统分类检索》确定算法模型输出的5个中心土壤剖面的系统分类归属。基于40个样本土壤剖面与各中心剖面的类型之间的分类距离,应用地统计学手段预测研究区空间任意位置的土壤与各中心剖面的分类距离,完成研究区土壤数值化连续分类并实现可视化表达。在此基础上,运用去模糊化手段,"硬化"连续分类边界,获得可与传统土壤制图互为参比的研究区土壤预测图,并对输出结果进行了土壤发生学解释。研究表明,土壤数值化分类手段与地统计学随机模型相结合可以实现区域土壤的空间预测,且预测图比传统土壤图蕴含更加丰富的信息。 展开更多
关键词 土壤数值化分类 预测制图 k-均值算法 分类距离
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一种基于密度的K-均值算法 被引量：15
10
作者 刘艳丽 刘希云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第32期153-155,共3页
针对传统的K-均值算法聚类时所面临的维数灾难、初始聚类中心点难以确定的缺点,提出一种改进的K-均值算法,其核心思想是通过降维、基于密度及散布的初始中心点搜索等方法改进K-均值算法。实验结果证明改进后的算法无论在聚类精度还是在... 针对传统的K-均值算法聚类时所面临的维数灾难、初始聚类中心点难以确定的缺点,提出一种改进的K-均值算法,其核心思想是通过降维、基于密度及散布的初始中心点搜索等方法改进K-均值算法。实验结果证明改进后的算法无论在聚类精度还是在稳定性方面,都明显优于标准的K-均值算法。 展开更多
关键词 k-均值算法 密度 聚类中心
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启发式初始化独立的k-均值算法研究 被引量：4
11
作者 王会青 陈俊杰 郭凯 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期129-132,160,共5页
针对传统k-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了启发式初始化独立的k-均值算法。该算法引入prim算法选择k个初始聚类中心,且通过设置阈值参数θ,避免同一类中的多个数据对象同时作为初始聚类中心,否则将导致聚类迭代次数增加,并得... 针对传统k-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了启发式初始化独立的k-均值算法。该算法引入prim算法选择k个初始聚类中心,且通过设置阈值参数θ,避免同一类中的多个数据对象同时作为初始聚类中心,否则将导致聚类迭代次数增加,并得到错误的聚类结果。与传统的k-均值算法和基于遗传算法的k-均值聚类算法相比,实验结果表明改进的算法不仅降低了初始聚类中心选取的随机性对聚类性能产生的影响,有效减少了聚类迭代次数,而且降低了离群点对聚类性能的影响,从而验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 聚类分析 k-均值算法 PRIM算法 初始化敏感 聚类中心
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K-均值算法聚类分析及其在人力资源管理中的应用 被引量：5
12
作者 刘艳丽 刘希玉 +1 位作者 孟岩 祖伟 《山东科学》 CAS 2008年第2期33-38,共6页
本文提出了一种改进的K-均值聚类算法,在基本K-均值算法的基础上运用基于密度选择初始中心点并且通过学习特征权值改进聚类效果,克服了基本K-均值算法初始中心点难以确定、聚类结果不稳定的缺点;然后建立了一种基于改进的K-均值算法的... 本文提出了一种改进的K-均值聚类算法,在基本K-均值算法的基础上运用基于密度选择初始中心点并且通过学习特征权值改进聚类效果,克服了基本K-均值算法初始中心点难以确定、聚类结果不稳定的缺点;然后建立了一种基于改进的K-均值算法的人事管理系统聚类分析模型,本模型采用SQL Server 2000数据库实现并成功运用于国内一家知名软件企业的人力资源管理系统中,为该企业选聘人才和用好人才提供了有益的参考。 展开更多
关键词 k-均值算法 密度 聚类中心 特征权值 人力资源管理
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一种新的确定K-均值算法初始聚类中心的方法 被引量：9
13
作者 王汉芝 刘振全 《天津科技大学学报》 CAS 2005年第4期76-79,共4页
针对传统的K-均值算法聚类时初始聚类中心难以确定的缺点,利用超立方体技术, 并依据同类样本中多数样本具有类似的子向量的特点,将落入同一超立方体的样本认为是一类。然后以这些样本的均值作为初始聚类的中心,实现了聚类中心的确定。... 针对传统的K-均值算法聚类时初始聚类中心难以确定的缺点,利用超立方体技术, 并依据同类样本中多数样本具有类似的子向量的特点,将落入同一超立方体的样本认为是一类。然后以这些样本的均值作为初始聚类的中心,实现了聚类中心的确定。通过仿真实验和应用于沙尘暴和非沙尘暴样本的分类,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 k-均值算法 超立方体编码 聚类中心
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基于SOM神经网和K-均值算法的图像分割 被引量：4
14
作者 许海洋 王万森 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第21期38-40,57,共4页
提出了一种基于SOM神经网络和K-均值的图像分割算法。SOM网络将多维数据映射到低维规则网格中,可以有效地用于大型数据的挖掘;而K-均值是一种动态聚类算法,适用于中小型数据的聚类。文中算法利用SOM网络将具有相似特征的象素S点映射到一... 提出了一种基于SOM神经网络和K-均值的图像分割算法。SOM网络将多维数据映射到低维规则网格中,可以有效地用于大型数据的挖掘;而K-均值是一种动态聚类算法,适用于中小型数据的聚类。文中算法利用SOM网络将具有相似特征的象素S点映射到一个2-D神经网上,再根据神经元间的相似性,利用K-均值算法将神经元聚类。文中将该算法用于彩色图像的分割,并给出了经SOM神经网初聚类后,不同K值下神经元聚类对图像分割的结果及与单纯K-均值分割图像进行对比。 展开更多
关键词 SOM网 k-均值算法 图像分割 聚类
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基于K-均值算法的烟气层高度判定方法 被引量：2
15
作者 李昂 侯岳 +1 位作者 任凯 王康勃 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期265-272,共8页
经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题,而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均值算法为基础构建了烟气层高度判定计算模型,针对K-均值算法易陷入局部最优的问题,利用分步设置最优聚... 经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题,而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均值算法为基础构建了烟气层高度判定计算模型,针对K-均值算法易陷入局部最优的问题,利用分步设置最优聚类中心的方式优化了计算流程,利用搜寻边缘样本方法得出了烟气层高度值判定准则,并通过火灾烟气试验,对比分析了积分比值法、视觉标尺法、K-均值算法3种烟气层高度判定方法得到的烟气层高度值,以验证K-均值算法的有效性。结果表明:在烟气层温度数据梯度较小的位置,K-均值算法与积分比值法结果具有较好的一致性,而在烟气层温度数据梯度较大的位置两者的差异较为明显;K-均值算法所自动解算出的各纵向区间烟气层高度值具有均一性,能够更加突出表征烟气层高度的纵向区间分布特征。 展开更多
关键词 火灾 烟气层高度 k-均值算法 积分比值法
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改进的k-均值算法在聚类分析中的应用 被引量：3
16
作者 顾洪博 张继怀 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2010年第4期484-489,共6页
介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验... 介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验和应用。结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低。 展开更多
关键词 k-均值算法 初始聚类中心 距离法 孤立点
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基于改进k-均值算法的未知协议比特流聚类 被引量：2
17
作者 王兆丰 吴杨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第A01期5-8,共4页
对协议未知条件下比特流数据集的聚类是进一步开展未知协议识别的基础。从比特流的统计特征出发,提出了三种协议不相关的比特流特征参数:压缩率、汉明重和游程频数。针对k-means算法对初始聚类中心的敏感问题,提出了一种基于距离累加和... 对协议未知条件下比特流数据集的聚类是进一步开展未知协议识别的基础。从比特流的统计特征出发,提出了三种协议不相关的比特流特征参数:压缩率、汉明重和游程频数。针对k-means算法对初始聚类中心的敏感问题,提出了一种基于距离累加和的初始聚类中心选择方法,并采用k-均值算法对实际采集的比特流数据集进行了聚类。实验结果表明,所定义的特征参数可有效用于未知协议比特流聚类,提出的初始聚类中心选择方法可以提高k-均值算法的稳定性和执行效率。 展开更多
关键词 未知协议 比特流 特征参数 聚类 k-均值算法
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双重模糊K-均值算法的分类器设计 被引量：3
18
作者 李泰 沈祥红 《计算机测量与控制》 CSCD 2008年第9期1325-1326,1334,共3页
为了提高分类器的分类率,再一次把模糊的思想引入K-均值算法,构成双重模糊K-均值算法的分类器,所不同的是把模糊化思想引入到分类规则上;用这样一个模糊规则来表示分类的模糊系统,更加有效地构建了一个能够对训练样本比较准确分类的模... 为了提高分类器的分类率,再一次把模糊的思想引入K-均值算法,构成双重模糊K-均值算法的分类器,所不同的是把模糊化思想引入到分类规则上;用这样一个模糊规则来表示分类的模糊系统,更加有效地构建了一个能够对训练样本比较准确分类的模糊分类器,用这种方法设计的分类器有效地提高了分类器的分类率;最后用Iris数据进行仿真测试,测试结果显示其分类率能够达到98%左右,并且不需要预定义参数,训练时间短,方法简单。 展开更多
关键词 模式识别 模糊分类器 k-均值算法
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K-均值算法中聚类个数优化问题研究 被引量：17
19
作者 韩凌波 《四川理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2012年第2期77-80,共4页
在传统的K-均值聚类算法中,聚类数K必须事先给定,然而,实际中K值很难被精确的确定,K值是否合理直接影响着K-均值算法的好坏。针对这个缺点,提出一种优化聚类数算法,根据聚类算法中类内相似度最大差异度最小和类间差异度最大相似度最小... 在传统的K-均值聚类算法中,聚类数K必须事先给定,然而,实际中K值很难被精确的确定,K值是否合理直接影响着K-均值算法的好坏。针对这个缺点,提出一种优化聚类数算法,根据聚类算法中类内相似度最大差异度最小和类间差异度最大相似度最小的基本原则,构建了距离评价函数F(S,K)作为最佳聚类数的检验函数,建立了相应的数学模型,并通过仿真实验进一步验证了新算法的有效性。 展开更多
关键词 k-均值算法 聚类个数 距离价值函数
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基于模糊K-均值算法的模糊分类器设计 被引量：1
20
作者 郭延芬 李泰 《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第4期701-703,共3页
基于模糊K-均值算法的模糊分类器,就是把目前比较常用的模糊K-均值算法的聚类方法,再一次与模糊分类规则提取相结合而得到的一种分类器。它是一种很有效的模糊分类器,训练样本能正确的分类。在这种方法中,首先用模糊K-均值算法按剖分和... 基于模糊K-均值算法的模糊分类器,就是把目前比较常用的模糊K-均值算法的聚类方法,再一次与模糊分类规则提取相结合而得到的一种分类器。它是一种很有效的模糊分类器,训练样本能正确的分类。在这种方法中,首先用模糊K-均值算法按剖分和覆盖的原则把训练样本分成群,并且每一群的中心和半径都被计算出来。然后,设计一个用模糊规则来表示分类的模糊系统。这样就有效地构建了一个能对训练样本比较准确分类的模糊分类器。用这种方法设计的分类器不需要预定义参数、训练时间较短。 展开更多
关键词 模式识别 模糊分类器 模糊k-均值算法
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