基于K-Means算法的雷达信号预分选方法

摘要

K-Means算法在雷达信号预分选中有着广泛的应用,传统K-Means算法对聚类个数以及聚类中心的初始设定依赖性很大,并且对噪声和孤立点很敏感,针对这些不足,文中提出了一种将距离法与改进的K-Means算法相结合的雷达信号预分选方法.仿真实验表明提出的方法可以有效的降低了噪声和孤立点对K-Means聚类算法的影响.