基于修剪树的优化聚类中心算法

作者：周小亮; 吴东洋^*; 曹磊; 王玉鹏; 业宁

来源：南京大学学报(自然科学), 2021, 57(02): 167-176.

DOI：10.13232/j.cnki.jnju.2021.02.001

• 最小生成树
• 质心偏量
• 样本偏量
• 聚类分析

针对传统聚类算法存在样本形状及孤立点敏感的问题,提出基于修剪树的优化聚类中心(Optimized Clustering Center Based on Trimmed Tree,OCT)算法.该算法自适应地寻找裁剪尺寸来修剪并分割最小生成树为森林,获取森林全部叶子结点并再次构造最小生成树,根据预设簇数n,修剪最小生成树的n-1条最长边,得到包含n棵树的森林,计算森林中每棵树的质心并将其置为初始类簇聚类中心.在仿真数据集和真实数据集上的测试结果表明,OTC算法的平均识别率分别为98.8%和95.7%,平均耗时为57 ms和10.53 ms.

• 单位
  南京林业大学