基于改进K均值聚类的异常检测算法

通过改进传统K-means算法的初始聚类中心随机选取过程,提出了一种基于改进K均值聚类的异常检测算法。在选择初始聚类中心时,首先计算所有数据点的紧密性,排除离群点区域,在数据紧密的地方均匀选择K个初始中心,避免了随机性选择容易导致局部最优的缺陷。通过优化选取过程,使得算法在迭代前更加接近真实的聚类类簇中心,减少了迭代次数,提高了聚类质量和异常检测率。实验表明,改进算法在聚类性能和异常检测方面都明显优于原算法。