基于层次聚类的改进K均值聚类算法

摘要

本发明公开了一种基于层次聚类的改进K均值聚类算法，其步骤为：计算n个对象两两间的距离；构造n个单成员聚类；根据数据得出层次聚类；当数据分为K类时，计算出每一类的聚类中心；以求出的聚类中心作为K均值的初始聚类中心，K值作为K均值聚类的个数，进行K均值聚类得到聚类结果。本发明通过比较聚类结果与改进的K均值聚类结果两者的组内方差与组间方差表明改进的K均值聚类更为准确合理。将层次聚类和k-均值聚类各自的优点都尽量的发挥出来，避免两个聚类方法自身的不足，最大程度的提高了聚类的质量。