一种改进的半监督k均值算法研究  

作　　者：吴湘华[1] 曹丽君 

机构地区：[1]湖南城市学院

出　　处：《电脑知识与技术》2019年第8X期16-17,共2页Computer Knowledge and Technology

基　　金：湖南省教育厅科学研究项目（16C0300）

摘　　要：初始聚类中心的选择对k均值聚类算法效率影响比较大,半监督k均值算法就是将标记数据应用于k均值聚类算法中,标记数据虽然具有非常强的导向性,但也可能存在异常的情况,这时候,聚类算法效率会变得很差。本文提出改进的半监督k均值算法,先处理异常标记数据,并结合一定方法选取的初始聚类中心,得到新的初始聚类中心。改进的算法迭代次数明显下降,算法效率明显提高。

关 键 词：初始聚类中心 K均值 半监督 标记数据 迭代次数 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]