一种改进的K-均值算法在交通事故黑点识别中的应用

K-均值聚类算法由于其简单高效被广泛应用,但其聚类结果易受初始聚类中心和聚类数的影响。现就其不足之处展开研究,提出一种基于传统K-均值算法自动确定初始聚类中心的改进方法,并应用于宁波市鄞州区联丰西路区域交通事故黑点的识别。结果表明,改进的K-均值聚类算法可以准确地识别出事故黑点的位置,具有良好的应用效果和现实意义。