Abstract K-means är en av de mest använda klusteralgoritmer inom olika discipliner, särskilt för stora datauppsättningar. Metoden är dock känd för att vara mycket känslig för initialt frö urval av kluster centra. K-means++ har föreslagits för att lösa detta problem och har visat sig ha bättre noggrannhet och beräkningseffektivitet än k-means. I många klusterproblem dock -som när klassificera georeferenserade data för att kartlägga applikationer-standardisering av klustering metodik, specifikt förmågan att komma fram till samma kluster uppdrag för varje körning av metoden d.v.s. Metodens reproducerbarhet kan vara av större betydelse än något upplevt mått på noggrannhet, särskilt när lösningen är känd för att vara icke-unik, som i fallet med k-means klustring. Här föreslår vi en enkel inledande frövalsalgoritm för k-medel som klungar längs ett attribut som drar initiala klustergränser längs de "djupaste dalarna" eller största luckorna i datasetet. Således innehåller den ett mått för att maximera avståndet mellan på varandra följande klustercenter som förstärker den konventionella k-means optimeringen för minsta avstånd mellan klustercenter och klustermedlemmar. Till skillnad från befintliga initieringsmetoder introduceras inga ytterligare parametrar eller grad av frihet till klusteralgoritmen. Detta förbättrar replikerbarheten av klusteruppdrag med så mycket som 100% över k-medel och k-medel++, praktiskt taget minska variansen över olika körningar till noll, utan att införa några ytterligare parametrar till klusterprocessen. Dessutom är den föreslagna metoden mer beräkningseffektiv än k-means++ och i vissa fall mer exakt. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Khan REF lokaliserar frökoncepten genom att avslöja de högsta luckorna i datauppsättningen, extrahera klustergränserna och räkna ut medelvärdet av begreppen inom klustergränserna.
An Initial Seed Selection Algorithm for K-means Clustering of Georeferenced Data to Improve Replicability of Cluster Assignments for Mapping Application
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}