МЕТОД ВЫБОРА НАЧАЛЬНЫХ ПРИБЛИЖЕНИЙ ЦЕНТРОВ КЛАСТЕРОВ ДЛЯ АЛГОРИТМА К-СРЕДНИХ

Аннотация

Разрабатывается метод поиска начальных приближений центров кластеров для алгоритма
К-средних, который позволяет сократить количество итераций алгоритма К-средних в 2,9 раза по сравнению с существующими методами. Нулевые кластеры в ходе обработки данных отсутствуют. Вычислительная сложность процедуры кластеризации в целом у предложенного метода меньше, чем у существующих методов, так как алгоритм К-средних в процедуре выбора начальных приближений не используется. В отличие от других методов ошибка кластеризации контролируется на стадии выбора начальных приближений. Также точность кластеризации увеличивается за счет того, что начальные приближения выбираются по всем существенным признакам исходного набора данных и выполняется замена полученных значений начальных приближений ближайшими элементами исходного набора данных.