一种改进的K-平均聚类算法

上传者: 38677260 | 上传时间: 2023-01-15 01:23:59 | 文件大小: 568KB | 文件类型: PDF
典型K平均算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而实际中很难精确确定,因而无法解决该核算法的实际问题。为此,提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此提出了一种改进的k值优化算法。实验证明,与传统基于平均值方法实现数据聚类相比,用改进K值优化算法有效提高数据聚类效果。

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