一种K-means聚类算法的实现及其算法改进：张金增 ：200612017081202016 专业：计算机软件与理论一引言数据挖掘技术(Data Mining)是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用数据中 发现并提取隐含在其中未知的可信的有用的模式的过程 目前 数据挖掘已广泛应用于大中型企业商业银行保险医学等领域聚类是数据挖掘中的一类重要技

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级K-means聚类算法 k-means算法也被称为k-平均或k-均值是一种得到最广泛使用的聚类算法 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别使得评价聚类性能的准则函数达到最优从而使生成的每个聚类内紧凑类间独立这一算法不适合处理离散型属性但是