一种改进的K-Modes聚类算法

一种改进的K-Modes聚类算法
K-Modes算法是一种适用于离散属性数据的聚类算法，它将数据点分配到离散的聚类
中心。

传统的K-Modes算法存在一些缺点，例如容易陷入局部最优、对初始聚类中心的选
择敏感等。

为了改进K-Modes算法的性能，提出了一种改进的K-Modes聚类算法。

改进的K-Modes算法在传统的K-Modes算法的基础上，引入了两个改进策略：较好的
初始聚类中心选择策略和动态调整聚类中心的策略。

改进的K-Modes算法采用了较好的初始聚类中心选择策略，以提高算法的稳定性和准
确性。

传统的K-Modes算法通常使用随机选择的初始聚类中心，容易陷入局部最优。

为了
解决这个问题，改进的算法采用了一种新的策略：根据数据点之间的距离进行聚类中心的
选择。

具体来说，算法首先计算每个样本与其它样本的距离，然后选择距离最远的样本作
为初始聚类中心，以增加聚类中心之间的差异性，减少局部最优的发生。

改进的K-Modes算法引入了动态调整聚类中心的策略，以提高聚类的准确性。

传统的
K-Modes算法在每次迭代中，都会固定聚类中心的数量，并不能随着数据的变化进行自适
应调整。

而改进的算法通过计算样本点到聚类中心的距离，并根据一定的阈值动态地增加
或减少聚类中心的数量。

当样本点与当前的聚类中心之间的距离超过阈值时，会新增一个
聚类中心；当样本点与所有的聚类中心的距离都小于阈值时，会将该样本从聚类中心移除，以动态调整聚类中心的数量。