基于Kruskal算法进行初值选取的改进的K-means算法

任倩; 卓新建

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基于Kruskal算法进行初值选取的改进的K-means算法

首发时间：2011-04-14

任倩 ¹
任倩, （1986-），女，硕士研究生，数据挖掘
卓新建 ¹
卓新建, （1971-），男，副教授，网络编码，数据挖掘

1、北京邮电大学理学院

摘要：K-means算法是聚类算法中最经典的划分算法之一，它对初值的依赖性很强，聚类结果随初始聚类中心选择的不同而波动很大。本文基于图论中著名的Kruskal算法提出了一种改进的K-means算法，该算法首先运用Kruskal算法生成聚类对象的最小生成树（MST），然后按权值从大到小删去K-1条边，将得到的K个连通子图中对象的均值作为初始聚类中心进行聚类。仿真实验表明，该算法较传统k-means算法有更好的聚类效果和准确性。

关键词：聚类 K-means算法 Kruskal算法 MST

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Improved K-means Algorithm of Choosing the Clustering Center Based on Kruskal Algorithm

REN Qian ¹
任倩, （1986-），女，硕士研究生，数据挖掘
ZHUO Xinjian ¹
卓新建, （1971-），男，副教授，网络编码，数据挖掘

1、School of Science,Beijing University of Post and Communication

Abstract：K-means algorithm is one of the most classic partition algorithms in clustering algorithms. The result obtained by K-means algorithm varies with the choice of the initial clustering center. Motivated by this, an improved K-means algorithm is proposed based on the Kruskal algorithm, which is famous in graph theory. The procedure of this algorithm is shown as follows: Firstly, the minimum spanning tree (MST) of the clustered objects is obtained by using Kruskal algorithm. Then K-1 edges are deleted based on weights in a descending order. At last, the average value of the objects contained by the k-connected graph resulting from last two steps is regarded as the initial clustering center to cluster. Simulation exeriment shows that the improved K-means algorithm has a better clustering effect and higher efficiency than the traditional one.

Keywords： Clustering K-means Algorithm Kruskal Algorithm MST

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任倩，卓新建. 基于Kruskal算法进行初值选取的改进的K-means算法[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2011-04-14]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201104-340.

No.4420804582779130****

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论文编号	201104-340
论文题目	基于Kruskal算法进行初值选取的改进的K-means算法
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