作者：隋心怡; 王瑞刚; 张鸿翔聚类算法初始聚类中心空间分布
摘要：为改善传统k均值算法随机选择初始聚类中心导致算法稳定性较差这一问题,提出了一种基于样本空间分布密度的K-均值算法。改进算法将样本分布空间分割为多个大小相同的子空间,通过统计子空间中的样本密度,优化初始聚类中心。实验表明可以有效提高算法稳定性并减少迭代次数,最终获得较好的聚类效果。
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