基于最大距离和最大密度的聚类算法改进

作者：白洁; 杨怿

来源：电脑知识与技术, 2023, 19(15): 24-26.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2023.0771

• K-Means算法
• 聚类分析
• 聚类中心
• 最大距离
• 最大密度

针对传统的K-Means算法运行的结果依赖于初始的聚类数目和聚类中的问题，提出采用最大距离和最大密度的改进K-Means算法。通过计算距离和密度，选取一部分密度较大的数据，从中选取彼此相距较远的k个数据作为合适的聚类中心，减小孤立点对聚类结果的影响。与传统K-Means算法进行实验对比，实验结果表明改进的K-Means算法有较好的查准率和稳定性。

• 单位
  湖北师范大学