改进的K-means聚类k值选择算法
来源：计算机工程与应用杂志2019年第8期北京时间：
作者：王建仁，马 鑫，段刚龙
单位：西安理工大学 经济与管理学院，西安 710054
摘要：空间聚类算法中，聚类的效果在很大程度上受制于最佳[k]值的选择。典型的[K]-均值算法中，聚类数[k]需要事先确定，但在实际情况中[k]的取值很难确定。针对手肘法在确定[k]值的过程中存在的“肘点”位置不明确问题，基于指数函数性质、权重调节、偏执项和手肘法基本思想，提出了一种改进的[k]值选择算法ET-SSE算法。通过多个UCI数据集和[K]-means聚类算法对该算法进行实验，结果表明，使用该[k]值选择算法相比于手肘法能更加快速且准确地确定[k]值。
关键词：K-均值算法,k值选择,ET-SSE算法
