基于划分的聚类分析算法的改进

对传统的K-平均算法作了简单的介绍和讨论,提出了一种具有单纯型法思想的K-中心点轮换法。分别对比了K-均值算法与K-中心点轮换算法的时间复杂度,针对K-中心点轮换算法的时间复杂度提出了一种基于抽样原理的改进算法,并对K-中心点轮换算法聚类数目的选择进行了各种改进方法的探索。同时,基于主流的weka开源数据挖掘工具实现了改进算法。实验结果表明了算法的有效性。