基于划分采样的初始聚类中心算法

针对大数据集的初始聚类中心选取问题,在基于密度的划分算法和适用于大规模数据集限定初值的采样算法基础上,提出了一种用于初始聚类中心的划分采样算法。对聚类子空间在每一维上进行均匀划分形成不同的数据区域,根据数据区域的数据点数的多少进行采样来提高采样的准确性。利用采样思想缩小了数据集的规模,保证了算法在时间上的优势。通过不同规模、不同形状的数据集对算法进行验证,实验结果表明,与其它初始聚类中心算法相比,该算法在准确率和时间上都具有一定的优势。