Abstract-The berömda K-means kluster algoritm är känslig för valet av de ursprungliga centroider och kan konvergera till ett lokalt minimum av kriteriet funktionsvärde. En ny algoritm för initiering av K-means klusteralgoritm presenteras. Den föreslagna inledande Centroids-proceduren gör det möjligt för K-means-algoritmen att konvergera till ett "bättre" lokalt minimum. Vår algoritm visar att förfinade inledande start centroider verkligen leder till förbättrade lösningar. Ett ramverk för att implementera och testa olika klusteralgoritmer presenteras och används för att utveckla och utvärdera algoritmen. Index Terms-data mining, K-medel initialisering m mönsterigenkänning
Prestandan av standard k-means algoritm kommer att påverkas av valet av de ursprungliga centra och konvergerar till lokala minimala problem REF.
Efficient and Fast Initialization Algorithm for K-means Clustering
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}