[发明专利]一种利用方差分析确定K值的K‑均值聚类改进算法在审
| 申请号： | 201610708116.X | 申请日： | 2016-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN106384119A | 公开（公告）日： | 2017-02-08 |
| 发明（设计）人： | 赵敏;孙棣华;魏敏燕;谯志;付建胜 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;重庆云途交通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司11228 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用方差分析确定K值的K‑均值聚类改进算法，首先确定聚类层次划分以及数据汇总；选择聚类中心并初始化K值；然后找出内部成员数目大于1的类，分别进行方差分析，检验各类聚类成员之间是否具有显著性；并进行聚类分析以及方差检验；最后确定聚类数目及各类聚类成员；若所有类的内部成员之间都通过方差分析的显著性水平检验，则确定聚类数目及各类聚类成员。本发明提供的K‑均值聚类改进算法，该算法便于对具有层次特征的大样本数据进行聚类分析，使得聚类结果各类的内部成员之间的距离在满足方差分析显著性水平检验的基础上，确定聚类数目K值，同时用最优化的思想最小化K值。保证聚类分析的有效性和合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 方差分析 确定 均值 改进 算法 | ||
【主权项】：
一种利用方差分析确定K值的K‑均值聚类改进算法，其特征在于：包括以下步骤：(1)确定聚类层次划分以及数据汇总；(2)选择聚类中心并初始化K值；(3)找出内部成员数目大于1的类，分别进行方差分析，检验各类聚类成员内部之间是否具有显著性；若对于每一类都通过显著性检验，则判定每一类聚类成员内部之间没有显著性差异，此时所得到的K值即为所求最佳聚类数目；(4)若其中的某一类没有通过显著性检验，则增大K值，继续进行聚类分析以及方差检验；(5)确定聚类数目及各类聚类成员；若所有类的内部成员之间都通过方差分析的显著性水平检验，则确定聚类数目及各类聚类成员。
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