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一个基于k-means算法的聚类

A Clustering Based on k-Means Algorithm

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【作者】 陈勇陈健

【Author】 CHEN Yong CHEN Jian (College of Computer,Dongguan University of Technology,Dongguan 523808,China)

【机构】 东莞理工学院计算机学院

【摘要】 用k-means算法对二维数据进行聚类分析,并用C#语言实现了该算法。先按照样本点的距离进行初始划分,然后再按照各样本点和初始中点的距离远近进行聚类。结果表明,k-means算法对二维数据的聚类是有效的,实现该算法的程序对二维数据的聚类具有通用性。

【Abstract】 This paper uses k-means algorithm to analyse clusteredly two-dimensional data,and implements the algorithm in C# language.This algorithm makes initial division according to the distance between sample points,and then clusters them based on the distance between each sample point and initial midpoint.The result shows that k-means algorithm is valid to cluster two-dimensional data,and the procedure of the algorithm is applicable for clustering two-dimensional data.

【关键词】 k-means算法聚类迭代数据挖掘
【Key words】 k-means algorithmclusteringiterativedata mining
【基金】 广东省科技计划项目(2009B010800054)
  • 【文献出处】 东莞理工学院学报 ,Journal of Dongguan University of Technology , 编辑部邮箱 ,2010年03期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】5
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