优化K均值随机初始中点的改进算法

针对传统K均值随机产生的初始聚类中心的方式提出最近邻K均值、极远邻K均值和自适应K均值3种优化算法。最近邻K均值是通过寻找多维空间下欧氏σ邻近点的方式确定K群;而极远邻K均值是极远σ邻判定确定法;自适应K均值是将数据集确定到矩阵中,对矩阵做归一化、二元化处理后,计算各向量间的相异度来修正确定初始中心点的加权欧氏距离。3种优化算法改善了原始K均值算法,提高了算法的稳定性和精确度,而且它们各自适用于不同的应用空间。