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聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一。K-means聚类由于其简单实用,在聚类划分中是应用最广泛的一种方案。提出了在传统的K-means算法中初始点选取的新方案,对于K-means收敛计算时利用三角不等式,提出了加速收敛过程的改进方案。实验结果表明,改进后的新方法相对于传统K-means聚类所求的结果有较好的聚类划分。