基于优化初始类中心点的K-means改进算法

• 作者: 向继 张爱华 秦钰 荆继武
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 K-means 初始类中心点
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 771-777
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1175.2007.06.008

摘要

K-means算法是一种重要的聚类算法,在网络信息处理领域有着广泛的应用.由于K-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果.提出了一种K-means算法的改进算法,首先探测数据集中的相对密集区域,再利用这些密集区域生成初始类中心点.该方法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响,并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况,最终获得较好的聚类效果.