优化初始聚类中心的改进K-means算法

针对K-means算法对初始聚类中心和离群点敏感的缺点,提出了一种优化初始聚类中心的改进K-means算法.该算法首先计算出数据集中每个数据对象的离群因子,并根据离群因子的值对数据集进行升序排列,使得中心点的位置靠前.然后在升序排列的数据集上,引入取样因子α,得到候选初始中心点集.最后,根据最大最小距离的思想,在候选初始中心点集上选取k个数据对象作为初始聚类中心.实验结果表明,在时间基本相同的情况下,提出的改进算法相对K-means、K-means++算法具有较好的稳定性和较高的聚类准确率,并且聚类的平均迭代次数也相对较小.