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针对传统K-means算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果随机性大、优劣不定的缺点,通过定义局部方差,利用方差反映数据密集程度的特性,提出一种基于最小局部方差优化初始聚类中心的K-means算法。该算法选取数据集中局部方差最小的点作为一个初始聚类中心,并利用数据信息更新数据集,直到选到k个初始聚类中心,实现初始聚类中心优化。基于UCI数据集与人工数据集进行实验,与传统K-means算法及最小方差优化初始聚类中心的K-means算法进行性能比较。实验结果表明,基于最小局部方差优化初始聚类中心的K-me