基于初始聚类中心优化和维间加权的改进K-means算法 (2013年)

针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点，给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进，然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对原始算法和改进后的K-means算法的聚类结果进行对比分析。实验证明：改进后的算法稳定，且聚类的准确率达到了92％。