K-medel är utan tvekan den mest använda partitionella klusteralgoritmen. Tyvärr, på grund av dess lutning nedstigning natur, denna algoritm är mycket känslig för den ursprungliga placeringen av klustercentra. Många initieringsmetoder har föreslagits för att ta itu med detta problem. I detta dokument presenterar vi först en översikt över dessa metoder med tonvikt på deras beräkningseffektivitet. Vi jämför sedan åtta vanligt använda linjära tids komplexitet initialiseringsmetoder på en stor och mångsidig insamling av datamängder med hjälp av olika prestandakriterier. Slutligen analyserar vi de experimentella resultaten med hjälp av icke-parametriska statistiska tester och ger rekommendationer till praktiker. Vi visar att populära initieringsmetoder ofta fungerar dåligt och att det i själva verket finns starka alternativ till dessa metoder.
Celebi m.fl. Ref har jämfört beräkningseffektivitet av åtta vanligt använda linjära tidskomplexa initieringsmetoder.
A Comparative Study of Efficient Initialization Methods for the K-Means Clustering Algorithm
{'venue': 'Expert Systems with Applications 40 (2013) 200-210', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}