關鍵詞：密度計算 加權距離 簇質心 

摘要：本文主要研究了初始聚類中心選取對于K-means算法性能的影響,并通過更好的初始化技術來增強算法性能.研究發現,在進行K-means聚類時,通過使用加權距離密度計算方法,對數據集的密度計算,使得在傳統K-means聚類算法過程局部最優、簇內方差較大所帶來的聚類結果不佳的缺陷得到了顯著改善.實驗結果表明,在使用本改進方法進行聚類時,聚類結果的簇內方差較傳統方法降低了15%左右,對聚類中心的聚集性更加緊密,使算法性能得到了較好的提升.

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