%0 Journal Article
%T Optimization Study on k Value of K-means Algorithm<br>K-means 算法中的k 值优化问题研究
%A YANG Shan-lin
%A LI Yong-sen
%A HU Xiao-xuan
%A PAN Ruo-yu
%A <br>杨善林
%A 李永森
%A 胡笑旋
%A 潘若愚
%J 系统工程理论与实践
%D 2006
%I 
%X 在空间聚类中,最佳聚类数K求解的关键是构造合适的聚类有效性函数.典型K-平均算法中的聚类数K必须是事先给定的确定值,然而,实际中K很难被精确地确定,使得该算法对一些实际问题无效.文章提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此设计了一种新的K值优化算法.同时,给出了K值最优解KOPT及其上界KMAX的条件,在理论上证明了经验规则KMAX≤N的合理性,实例结果进一步验证了新方法的有效性.
%K spatial clustering
%K K-means algorithm
%K distance cost function
%K optimization of k<br>空间聚类
%K K-平均算法
%K 距离代价函数
%K k值优化
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=962324E222C1AC1D&jid=1D057D9E7CAD6BEE9FA97306E08E48D3&aid=D72A2E4A18E94CA5&yid=37904DC365DD7266&vid=96C778EE049EE47D&iid=0B39A22176CE99FB&sid=C3BF5C58156BEDF0&eid=74011071555EB4E5&journal_id=1000-6788&journal_name=系统工程理论与实践&referenced_num=26&reference_num=8