计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (31): 169-172.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.31.049
邱苏林1,王丽珍2
QIU Su-lin1,WANG Li-zhen2
摘要: 通过对k-平均算法存在不足的分析,提出了一种基于Ward’s方法的k-平均优化算法。算法首先在用Ward’s方法对样本数据初步聚类的基础上,确定合适的簇数目、初始聚类中心等k-平均算法的初始参数,并进行孤立点检测、删除;基于上述处理再采用传统k-平均算法进行聚类。将优化的k-平均算法应用到罪犯人格类型分析中,实验结果表明,该算法的效率、聚类效果均明显优于传统k-平均算法。