基于MST的簇初始化的K均值聚类算法

基于MST的簇初始化的K均值聚类算法是一种改进的K均值聚类算法，它通过最小生成树（MST）来初始化簇中心，从而提高聚类效果。该算法首先使用K均值算法对数据集进行初步聚类，然后计算每个簇中所有点到其他簇的距离，并根据这些距离构建一个最小生成树。最后，将最小生成树中的每个节点作为新的簇中心，重新进行聚类。这种方法可以有效地避免K均值算法中初始簇中心选择不当的问题，提高聚类的准确性和鲁棒性。总之，基于MST的簇初始化的K均值聚类算法是一种有效的聚类方法，值得进一步研究和探讨。