改进型规模约束在聚类算法中的应用

摘要：

　　规模约束可有效改善聚类算法的性能，但是各类规模约束后所含实例对象数量不一致将降低聚类算法的性能。采用一种新的模式对各类进行了规模约束，并转化为线性规划问题进行求解。UCI标准数据集上的实验结果表明本算法与随机模式相比具有更好的聚类精度，即使当规模约束适当放宽后，聚类性能也可得到明显提升。提出的方法能够有效地提高聚类的准确性。

关键词： 规模约束 聚类算法 线性规划 随机模式

作者: 朱顺痣 符长虹 刘利钊 洪文兴

作者单位: 厦门理工学院计算机科学与技术系，福建 厦门 361024 厦门大学自动化系，福建 厦门 361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 湖北恩施

会议语种:中文

页码: 169-172

在线出版日期: 2011-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）