一种初始中心优化的k-means算法

作者：孙秀娟

来源：电子制作, 2014, (06): 46.

DOI：10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2014.06.094

• K-means
• 聚类
• 初始中心

传统的K-means算法对聚类中心极为敏感,导致聚类质量的下降。针对此问题,本文提出一种优化初始中心的k-means算法,该算法将距离最远的位于高密度范围的k个数据点作为初始聚类中心,实验证明,改进算法明显提高了聚类质量。

• 单位
  潍坊科技学院