文件名称：K_means算法的初始聚类中心的优化
文件大小：171KB
文件格式：PDF
更新时间：2012-08-10 11:55:16
K_means
摘 要: 传统的 K- means 算法对初始聚类中心敏感, 聚类结果随不同的初始输入而波动, 针对 K- means 算法存在的问题, 提出了 基于密度的改进的 K- means 算法, 该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心, 选择相互距离最远的 K个处于高密 度区域的点作为初始聚类中心, 理论分析与实验结果表明, 改进的算法能取得更好的聚类结果。