d-K-means algorithm based on distance and density

d-K-means algorithm based on distance and density
Tang Zekun
Zhu Zeyu
Yang Yi
Li Caihong
Li Lian
College of Information Science & Engineering, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

摘要

To deal with the disadvantages of the K-means algorithm that is sensitive to initial clustering center and noise, this paper proposed the d-K-means algorithm. On the basis of the K-means algorithm, it weighed the data considering the impact of density and distance on clustering. It selected the initial clustering center by introducing the min-max principle on the basis of weight, and automatically determined the number of class centers. Experimental results show that d-K-means algorithm can achieve better clustering results on low-dimensional data sets and high-dimensional data sets, and better deal with low-density regional data, and better select class centers.

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2018YFB1003205)
国家自然科学基金资助项目(61300230,61370219)
甘肃省自然科学基金资助项目(1107RJZA188)
甘肃省科技支撑计划资助项目(1104GKCA037)
甘肃省科技重大专项项目(1102FKDA010)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0861
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第6期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 1719-1723
文章编号: 1001-3695(2020)06-023-1719-05

发布历史

[2020-06-05] Printed Article

引用本文

唐泽坤, 朱泽宇, 杨裔, 等. 基于距离和密度的d-K-means算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (6): 1719-1723. (Tang Zekun, Zhu Zeyu, Yang Yi, et al. d-K-means algorithm based on distance and density [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (6): 1719-1723. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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