一种新的聚类初始化方法

摘要

K-means聚类算法会收敛到求解问题的多个局部最优解中的一个,而且它对初始条件十分敏感.给出了一种基于数据集的多个子集和山函数的初始条件方法,它可以较稳定地收敛到一个更好的局部最优解.此初始方法同时适用于原空间和核空间的K-means算法,相对作用于完整数据集的山函数方法,该方法的时间复杂度和空间复杂度都只有它的p2(p是采样率,p＜1).