K均值聚类算法优化研究

本文研究了一种改进的K-均值聚类算法，采用了基于中心点的优化方法，大大提高了聚类结果的准确性，尤其是在处理高维度数据时表现出了优越性。我们对该算法进行了实验验证，结果表明它在图像分析、金融数据分析等领域具有广泛应用前景。除此之外，还提出了一些优化方案，如加入权值、调整k值等。该算法的优越性及应用前景在本文中进行了深入的探讨。