论文研究 基于密度期望和有效性指标的K 均值算法.pdf

传统K-均值聚类算法虽然收敛速度快，但存在聚类数k无法预先确定，并且算法对初始中心点敏感的缺点。针对上述缺点，提出了基于密度期望和聚类有效性Silhouette指标的K-均值优化算法。给出了基于密度期望的初始中心点选取方案，将处于密度期望区间内相距最远的k个样本作为初始聚类中心。该方案可有效降低K-均值算法对初始中心点的依赖，从而获得较高的聚类质量。在此基础上，可进一步通过选择合适的聚类有效性指标Silhouette指标分析不同k值下的每次聚类结果，确定最佳聚类数，则可有效改善k值无法预先确定的缺点。实验及分析结果验证了所提出方案的可行性和有效性。