最大距离法选取初始簇中心的 K-means 文本聚类算法的研究 - 翟东海 鱼江 高飞 于磊 丁锋 (计算机应用研究, 2014)
由于初始簇中心的随机选择，K—means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K．means算法所存在的以上问题，提出了最大距离法选取初始簇中心的K．iTleans文本聚类算法。该算法基于这样的事实：距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类，构造了一种将文本相似度转换为文本距离的方法，同时也重新构造了迭代中的簇中心计算公式和测度函数。在实例验证中，对分属于五个类别的1500篇文本组成的文本集进行了文本聚类分析，其结果表明，与原始的K—means聚类算法以及其他的两种改进的K—means聚类算法相比，新提出的文本聚类算法在降低了聚类总耗时的同时，F度量值也有了明显提高。