Vi föreslår en ny klass av center-baserade iterativa kluster algoritmer, K-Harmonic Means (KHM p ), som är i huvudsak okänslig för initiering av centra, demonstreras genom många experiment. Okänsligheten för initiering tillskrivs en dynamisk viktningsfunktion, vilket ökar betydelsen av de datapunkter som är långt ifrån alla centra i nästa iteration. Beroendet av K-Means och EM:s prestation på initieringen av centrumen har varit ett stort problem. Många har försökt skapa goda initieringar för att lösa känslighetsproblemet. KHM p tar upp det inneboende problemet genom att ersätta det minsta avståndet från en datapunkt till centra, som används i K-Means, med de Harmoniska Genomsnitten av avstånden från datapunkten till alla centra. KHM p förbättrar avsevärt kvaliteten på klusterresultat jämfört med både K-Means och EM. KHM p-algoritmerna har implementerats på både sekventiella och parallella språk och testats på hundratals slumpmässigt genererade datauppsättningar med olika datadistributions- och klusteregenskaper.
K-Harmonic innebär att klusteralgoritm adresserar problemet med slumpmässiga första kluster genom att använda en annan kostnadsfunktion REF för numeriska datauppsättningar.
Generalized k-harmonic means - dynamic weighting of data in unsupervised learning
{'venue': 'First SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}