加权平均值的改进k-means算法

传统的k-means算法对噪声和孤立点数据是敏感的,少量的该类数据将会影响聚类结果的精度。针对此算法存在的问题,本文提出一种改进的k-means算法,该算法使用基于加权的改进k-means方法确定类中心。实验证明,改进算法大幅度地降低了聚类结果对噪声和孤立点数据的敏感性,提高了聚类正确率。