基于距离阈值的自适应K-均值聚类算法 An Adaptive K-means Clustering Method Based on Distance Threshold

为快速有效地确定聚类中心,提出一种基于距离阈值的自适应K-均值聚类算法.首先确定合理的距离阈值,其次根据距离阈值确定初始聚类中心位置及个数,最后对位置相近的聚类中心簇进行合并,获得新的聚类中心位置及个数.结果表明,该方法可以自动确定k值及中心位置,有效避免将离群点错误聚类,从而改善了聚类效果.