Eftersom K-medel i stor utsträckning används för allmän klusterbildning är dess prestanda en kritisk punkt. Denna prestanda beror mycket på initiala kluster centra eftersom det kan konvergera till många lokala minima. I detta papper en föreslagen initieringsmetod för att välja inledande klustercenter för K-medel kluster föreslås. Denna algoritm är baserad på omvänd närmaste granne (RNN) sök-och kopplingsgrad. Omvänd närmaste grannsökning hämtar alla punkter i en given datauppsättning vars närmaste granne är en given frågepunkt, där kopplingsgrad mellan kvarter av noder definieras baserat på grannskapet-baserade grov uppsättning modell som mängden likhet mellan objekt. De första kluster centra som beräknas med hjälp av denna metod anses vara mycket nära de önskade kluster centra för iterativa kluster algoritmer. Tillämpningen av den föreslagna algoritmen på K-means klusteralgoritm visas. Ett experiment utförs på flera populära dataset och resultaten visar fördelarna med den föreslagna metoden.
Alaa H. Ahmed,Wesam Ashour REF har föreslagit en initieringsmetod för k-means klusterering baserad på omvänt närmaste granne (RNN) och Coupling Degree.
An Initialization Method for the K-means Algorithm using RNN and Coupling Degree
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}