%0 Journal Article
%T 基于距离阈值的自适应K-均值聚类算法 An Adaptive K-means Clustering Method Based on Distance Threshold
%A 曾庆山
%A 张贵勇
%J 郑州大学学报（理学版）
%D 2016
%X 为快速有效地确定聚类中心,提出一种基于距离阈值的自适应K-均值聚类算法.首先确定合理的距离阈值,其次根据距离阈值确定初始聚类中心位置及个数,最后对位置相近的聚类中心簇进行合并,获得新的聚类中心位置及个数.结果表明,该方法可以自动确定k值及中心位置,有效避免将离群点错误聚类,从而改善了聚类效果.
%K K-均值
%K 距离阈值
%K 聚类中心
%U http://zzdz.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=a3703d33-c33e-4e12-a726-b7181f7752d9