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计 算 机 与 现 代 化
2007年第 9期 J ISUANJ I YU X IANDA IHUA 总第 145期
文章编号 :(2007) 0900 12 03
EM 算法与 KM ean s算法比较
黄 颖 ,李 伟
(江西理工大学信息工程学院 ,江西 赣州 34 1000)
摘要 :聚类是广泛应用的基本数据挖掘方法之一 ,它按照数据的相似性和差异性将数据分为若干簇 ,并使得同簇的尽量
相似 ,不同簇的尽量相异 。目前存在大量的聚类算法 ,本文仅考察了划分方法中的两个常用算法 : EM 算法和 KM ean s算
法 ,并重点剖析了 EM 算法 ,对实验结果进行了分析 。最后对算法进行了总结与讨论 。
关键词 :聚类 ; KM ean s算法 ; EM 算法
中图分类号 : TP30 1. 6 文献标识码 : A
Com par ison of EM an d KM ean s A lgor ithm s
HUAN G Ying, L IW ei
( Facu lty of Inform ation Engineering, J iangxi U n iversity of Science and Technology, Ganzhou 34 1000, Ch ina)
A b stract:Clu stering is one of basic data m in ing form s, it divides data to m any clu sters according to the sim ilarity and dissim ilari
ty between the data. A nd the data in one clu ster are more sim ilar than others. There are m any clu stering algorithm s, th is p ap er
on ly in troduce s two common clu stering algorithm s: EM algorithm and KM ean s algorithm , emp ha size s EM algorithm , and at last,
discu sses the resu lt of the algorithm and draw s a conclu sion.
Key word s: clu stering; KM ean s algorithm ; EM algorithm
KM ean s以 k 为参数 ,把 n 个对象分为 k 个簇 , 以使
0 引 言 簇内具有较高的相似度 ,而簇间的相似度较低 。相似
(
度的计算根据一个簇中对象的平均值 被看作簇的
( )
聚类 clu stering 是数据挖掘最常用的方法之一 ,
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