摘要
提出了一种基于自组织映射(SOM)算法和围绕中心点的划分(PAM)算法相结合的SOM-PAM聚类算法。该算法首先利用SOM算法对数据集进行“粗聚类”并得到簇数k;然后,根据簇数k再利用PAM算法对“粗聚类”结果进行聚类并得到最终聚类结果。通过实验表明,SOM-PAM算法具有比SOM算法更高的聚类效率和更好的聚类质量。
A new hybrid clustering method was presented combining the Self Organization Map （SOM） and Partitioning Around Medoid （PAM） approach in this paper. Firstly the data set was clustered by means of SOM algorithm, and then the clustering result was used to initialize the class number in the PAM algorithm, The experimental result shows that the hybrid clustering method can improve the clustering performance.
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第6期1400-1402,共3页
journal of Computer Applications
基金
北京市教委科技发展计划项目(KM200610028015)
关键词
聚类
自组织映射算法
围绕中心点的划分算法
clustering
Self Organization Map （SOM）
Partitioning Around Medoid （PAM）
