基于最大距離和最大密度的聚類算法改進(jìn)

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關(guān)鍵詞：K-Means 算法；聚類分析；聚類中心；最大距離；最大密度

0 引言

最近科學(xué)數(shù)據(jù)收集技術(shù)的進(jìn)步和復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)量的不斷增長，在數(shù)據(jù)分析或挖掘過程中更難操縱它們或提取有用的信息。此外，為數(shù)據(jù)找到合適的標(biāo)簽既昂貴又耗時，因此大多數(shù)數(shù)據(jù)都沒有標(biāo)簽。這就是無監(jiān)督聚類方法發(fā)揮作用的地方。聚類是將具有相似特征的項(xiàng)目分組在一起的行為。（剩余2987字）