基于维分量簇中心为初始中心的多维κ-means聚类算法

摘要

数据挖掘中对多维数据的处理时空见惯,分析了传统κ-means的不足,通过维简约、聚类前孤点排除,降低数据样本的复杂度与孤点对聚类结果的影响,以数据空间中各维分量的聚类中心作为聚类初始中心值.通过实验结果分析,改进后的κ-means算法能在很大程度上提高多维聚类的效率与聚类质量.