k-means初始聚类中心优化研究

作者：冯彩英; 刘玉

来源：计算机产品与流通, 2019, (02): 152.

• k-means
• 初始聚类中心
• 样本密度

针对k-means的聚类效果主要依赖初始聚类中心的缺陷,本文提出了一种改进算法。该算法引入一个密度参数,并依据该参数选取k个相对分散且密度参数较大的数据作为初始聚类中心。实验表明改进算法能有效地提高聚类的准确性和稳定性。

• 出版日期2019
• 单位电子工程学院; 商丘工学院