K-means聚类算法的改进与应用

作者：刘建花

来源：太原师范学院学报(自然科学版), 2020, 19(01): 81-83.

• K-means算法
• 密度
• 聚类中心

K-means聚类算法具有实现简单、普及性强的优势,但存在聚类中心选取随意性强的劣势.文章提出增加一个密度变量的方式来选出合理的初始聚类中心,通过对校园网上热点话题聚类分析的实验,检验出改进K-means聚类算法聚类效果好.

• 单位
  晋中师范高等专科学校