一种优化初始中心的K-Means粗糙聚类算法

k-means聚类算法

K-means聚类算法

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k-means聚类算法实现

在传统的k-means聚类算法中，聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动，针对这个确定，提出一种优化初始聚类中心的算法。

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优化初始聚类中心的K_means算法用于K-MEANS算法的改进

摘要:传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-means算法,该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚

传统的K-means算法随机选取初始聚类中心，聚类结果不稳定，容易陷入局部最优解。针对聚类中心的敏感性，提出一种优化初始聚类中心的K-means算法。此算法利用数据集样本的分布特征计算样本点的密度并进

传统的K-Means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-Means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-Mans算法。

优化聚类结果的k-means算法应用，除了聚类算法的代码和代码案例：在这个例子中，我们生成了一个随机的二维数据集X，然后创建了一个KMeans对象，指定要聚类到3个簇中。我们使用fit方法来训练模型，

K-Means算法将数据集划分为K个簇，步骤如下： 初始化： 随机选择K个数据点作为初始簇中心。 分配数据点： 计算每个数据点到各个簇中心的距离，将数据点分配到距离最近的簇。 更新簇中心： 重新计算