一种局部概率引导的优化K-means++算法
来源：吉林大学学报·理学版杂志2019年第06期北京时间：
作者：王海燕, 崔文超, 许佩迪, 李闯
单位：1. 长春大学 计算机科学技术学院, 长春 130022； 2. 吉林大学 理论化学研究所, 长春130021;3. 吉林师范大学 计算机学院, 吉林 四平 136000
摘要：针对K-means++算法选取初始聚类中心计算误差平方和时, 实验次数对误差平方影响不准确的问题， 提出一种PK-means++算法. 结果表明, 该算法在进行分散数据聚类时, 在同一K值情形下, 聚类后的误差平方和较原K-means++算法更稳定, 从而更好地保证了随机实验取值的稳定性.
关键词：聚类分析,K-means++算法,概率,误差平方和
