对K-means聚类算法初始值的研究

摘要：

传统的K-means聚类算法属于典型的基于划分聚类算法,算法的实现过程简单易懂,聚类效果不错,因此被广泛使用.但是,因为传统K-means的初始值是随机选定的,使得聚类结果不稳定,受初始值影响较大.针对上述问题,该文对传统的K-means算法中随机选取初始值改进,对样本值增加进行预处理,首先对样本值多次取数,对采样数据集进行初次K-means运算后获得聚类结果,从聚类结果中取距离最大的k个聚类中心作为初始值.通过Iris数据集对改进算法进行验证,聚类效果有较好的提高.

关键词：聚类分析、K-means算法、初始值优化

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省工业软件工程技术研究开发中心开放基金项目ZK20-04-02

在线出版日期：2022-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：95-97