论文部分内容阅读
K-means算法是聚类算法中最经典的划分算法之一,它对初值的依赖性很强,聚类结果随初始聚类中心选择的不同而波动很大。提出了一种改进的K-means算法,运用Kruskal算法生成聚类对象的最小生成树(MST),按权值从大到小删去K-1条边,得到的K个连通子图中对象的均值作为初始聚类中心进行聚类。由仿真实验表明,K-means算法较传统算法有更好的聚类效果和准确性。