改进的层次K均值聚类算法

针对传统K均值聚类方法采用聚类前随机选择聚类个数K而导致的聚类结果不理想的问题,结合空间中的层次结构,提出一种改进的层次K均值聚类算法。该方法通过初步聚类,判断是否达到理想结果,从而决定是否继续进行更细层次的聚类,如此迭代执行,从而生成一棵层次型K均值聚类树,在该树形结构上可以自动地选择聚类的个数。标准数据集上的实验结果表明,与传统的K均值聚类方法相比,提出的改进的层次聚类方法的确能够取得较优秀的聚类效果。