滑动均值聚类

分类： 数学 >> 计算数学 提交时间： 2019-11-26

何沧平 孟令霞

摘要： 本文提出一个名为滑动均值的聚类算法，尝试替代常用的k均值算法。滑动均值能处理大量的样本，自行决定类别数量，用混洗样本来避免出现很差的中心点，能够中途裁减类别数量，聚类效果显著好于k均值。在鸢尾花数据和手写数字数据上，滑动均值的聚类效果比k均值分别高9.93%和5.17%。

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