An effective clustering scheme for high-dimensional data

While the classical K -means algorithm has been widely used in many fields, it still has some defects. Therefore, this paper proposes a scheme to improve the clustering quality of K -means algorithm. The farthest initial center selection and the min–max rule are used to improve the random initializa...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Multimedia tools and applications Ročník 83; číslo 15; s. 45001 - 45045
Hlavní autoři:	He, Xuansen, He, Fan, Fan, Yueping, Jiang, Lingmin, Liu, Runzong, Maalla, Allam
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.05.2024 Springer Nature B.V
Témata:	Algorithms Cluster analysis Clustering Computer Communication Networks Computer Science Data Structures and Information Theory Datasets Discriminant analysis Empirical analysis Multimedia Information Systems Normal distribution Special Purpose and Application-Based Systems Linear discriminant analysis Silhouette analysis Clustering validity function Initial center selection Empirical rule means algorithm
ISSN:	1573-7721, 1380-7501, 1573-7721
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!