本文简要介绍了K-means聚类算法的算法流程,复杂度,并用Madab实现,根据实验结果分析了算法的优缺点。2K—means聚类算法2.1基本思想K-means聚类算法一种常用的硬聚类算法.其工作原理是算法首先从n个数据集合中随机选取K个数据对象作为初始的聚类中心,初始的代表一个聚类。对于剩下的其他数据集。则分别计算它们到这些聚类...
摘要:K均值算法(KMEANS)是一种应用广泛的经典聚类算法,但其有两个缺陷,即对初始聚类中心敏感及需要人工确定聚类的个数,因而聚类结果的准确率较低.针对K均值聚类算法现存的两个缺陷,为提高算法的精确性与稳定性,以及改善聚类性能,提出了一种改进的K均值算法.该算法通过定义的平均类间最大相似度指标值来确定最佳的K...