基于最大距离和最大密度的聚类算法改进

摘要：

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.

关键词：K-Means算法、聚类分析、聚类中心、最大距离、最大密度

所属期刊栏目：19

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-07-06（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：24-26