基于最大最小距离法的多中心聚类算法

针对k-means算法的缺陷,提出了一种新的多中心聚类算法。运用两阶段最大最小距离法搜索出最佳初始聚类中心,将原始数据集分割成小类后用合并算法形成最终类,即用多个聚类中心联合代表一个延伸状或者较大形状的簇。仿真实验表明:该算法能够智能地确定初始聚类种子个数,对不规则状数据集进行有效聚类,聚类性能显著优于k-means算法。