文献记录(part89)--I-k-means-+:An iterative clustering algorithm based on an enhanced k -means

学习笔记，仅供参考，有错必究

关键词：k均值；解决方案改进；准确的k均值；迭代改进

I-k-means-+:An iterative clustering algorithm based on an enhanced version of the k -means

摘要

k-means试图最小化作为其目标函数的来自每个聚类的均值(SSEDM)的平方欧几里德距离的和。这种算法虽然有效，但对初始中心过于敏感。因此，文献中的许多方法都集中于确定合适的初始中心。然而，选择合适的初始中心并不总是可能的，尤其是当集群的数量增加时。

本文提出了一种迭代方法来提高k-均值算法产生的解的质量。这种方法试图通过移除一个聚类(负)，划分另一个聚类(正)，并在每次迭代中再次应用重新聚类来迭代地提高k均值的解的质量。这种方法称为迭代k-均值减-加(I-k-均值+)。使用一些方法来确定应该移除哪个聚类、应该划分哪个聚类以及如何加速重新聚类过程，来加速I-k均值。

实验结果表明，在最小化SSEDM方面，I-k-means+可以优于k-means ++，被称为k-means的精确版本之一。在某些情况下，I-k -means +的精度比k-means和k-means+高大约2倍，而它比k-means ++更快，并且与k-means相比具有合理的运行时间。

Introduction

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