[发明专利]一种结合方差与距离改进的K-means算法

摘要

本发明涉及一种结合方差与距离改进的K‑means算法。本发明首先针对K‑means算法对初始聚类中心敏感以及聚类结果不稳定的问题，提出一种结合方差和最大最小距离改进的聚类算法，算法将方差与最大最小距离算法相结合，避免初始聚类中心的选取存在随机性，并在下一次迭代时，选取中位数代替均值作为新的聚类中心，消除离群点对聚类结果的影响，通过只计算每次迭代中所有样本数据到最近聚类中心的距离和聚类中心间的距离，实现聚类迭代过程的优化。本发明方法不仅可以获得更优质的初始聚类中心和更稳定的聚类结果，还可以有效减少聚类的迭代次数。