Abstract：
针对基于Hub的聚类算法K-hubs算法存在对初始聚类中心敏感的问题,提出一种基于Hub的初始中心选择策略.该策略充分利用高维数据普遍存在的Hubness现象,选择相距最远的K个Hub点作为初始的聚类中心.实验表明采用该策略的K-hubs算法与原来采用随机初始中心的K-hubs算法相比,前者拥有较好的初始中心分布,能够提高聚类准确率,而且初始中心所在的位置倾向于接近最终簇中心,有利于加快算法收敛.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
计算机系统应用
Year： 2015
Issue： 04
Volume： 24
Page： 171-175
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
