一种改进的k-中心点聚类算法及在雷暴聚类中的应用

传统k-中心点聚类算法初始中心点的选取直接影响算法效率和稳定性,易使算法陷入局部最优解,从而影响在带时序群体分析的聚类应用效果.本文提出了一种基于密度信息的k-中心点算法,通过获取样本密度信息来选取初始中心点,有效解决了聚类结果对初始中心点选择的依赖性问题,并应用于雷暴聚类中.雷暴聚类评估实验结果表明了改进算法的有效性.