改进KH算法

改进的KH算法是一种基于贪婪策略的聚类方法，它通过不断迭代来优化聚类结果。在每次迭代中，算法首先选择一个初始点作为种子点，然后根据距离度量函数计算每个数据点到种子点的距离，并将距离最近的点添加到同一个簇中。接下来，算法会更新每个簇的中心点，并重新计算每个数据点到新中心点的距离。这个过程会一直重复，直到满足停止条件为止。 相比于原始的KH算法，改进后的KH算法具有更高的效率和更好的聚类效果。它能够有效地处理大规模数据集，并且能够在不同尺度上进行聚类。此外，改进后的KH算法还具有较好的鲁棒性，能够应对噪声和离群点的影响。