Canopy在划分聚类算法中对K选取的优化

吉林大学学报(理学版) ›› 2020, Vol. 58 ›› Issue (3): 634-638.

Canopy在划分聚类算法中对K选取的优化

王海燕^1, 崔文超^2, 许佩迪^2, 李闯^2

1. 长春大学计算机科学技术学院, 长春 130022； 2. 吉林师范大学计算机学院, 吉林四平 136000

收稿日期:2019-07-22 出版日期:2020-05-26 发布日期:2020-05-20
通讯作者: 王海燕 E-mail: jlsdwhy_0820@sina.cn

Optimization of Canopy on K Selection in Partition Clustering Algorithm

WANG Haiyan¹, CUI Wenchao², XU Peidi², LI Chuang²

1. College of Computer Science and Technology, Changchun University, Changchun 130022, China;2. College of Computer, Jilin Normal University, Siping 136000, Jilin Province, China

Received:2019-07-22 Online:2020-05-26 Published:2020-05-20
Contact: WANG Haiyan E-mail: jlsdwhy_0820@sina.cn

摘要/Abstract

摘要： 针对划分聚类算法中聚类数K的取值工作量较大的问题, 提出一种新的Canopy+算法. 该算法可实现对聚类个数K的预判, 在保证准确率的前提下提高聚类工作效率.

关键词: Canopy算法, 划分聚类, 聚类数, 阈值

Abstract: Aiming at the problem of large amount of work on the value of clustering number K in partition clustering algorithm, we proposed a new Canopy+ algorithm. The proposed algorithm can predict the clustering number K and improve the clustering efficiency on the premise of ensuring the accuracy.

Key words: Canopy algorithm, partition clustering, clustering number, threshold

中图分类号:

TP39

王海燕, 崔文超, 许佩迪, 李闯. Canopy在划分聚类算法中对K选取的优化[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(3): 634-638.

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