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k-平均问题是计算机科学和组合优化领域的经典问题之一.k-平均聚类作为最受重视而且最简单易懂的一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域.k-平均问题可描述为:给定n个元素的观测集,其中每个观测点都是d维实向量,目标是把这n个观测点划分到k(≤n)个集合中,使得所有集合中的点到对应的聚类中心的距离的平方和最小,其中一个集合的聚类中心指的是该集合中所有观测点的均值.k-平均问题在理论上是NP-难的,但有高效的启发式算法,广泛应用在市场划分、机器视觉、地质统计学、天文学和农业等实际背景中.随着实际问题中遇到的k-平均问题更加复杂,数据量更加庞大,还需学者进行更深一步的研究.罗列出k-平均问题及其诸多变形及推广问题的经典算法,并总结k-平均中尚待研究的若干问题. 相似文献
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k-均值问题自提出以来一直吸引组合优化和计算机科学领域的广泛关注, 是经典的NP-难问题之一. 给定N个d维实向量构成的观测集, 目标是把这N个观测点划分到k(\leq N)个集合中, 使得所有集合中的点到对应的聚类中心距离的平方和最小, 一个集合的聚类中心指的是该集合 中所有观测点的均值. k-均值算法作为解决k-均值问题的启发式算法,在实际应用中因其出色的收敛速度而倍受欢迎. k-均值算法可描述为: 给定问题的初始化分组, 交替进行指派(将观测点分配到离其最近的均值点)和更新(计算新的聚类的均值点)直到收敛到某一解. 该算法通常被认为几乎是线性收敛的. 但缺点也很明显, 无法保证得到的是全局最优解, 并且算法结果好坏过于依赖初始解的选取. 于是学者们纷纷提出不同的初始化方法来提高k-均值算法的质量. 现筛选和罗列了关于选取初始解的k-均值算法的初始化方法供读者参考. 相似文献
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