《表2 两种聚类方法在基准数据集中性能比较》

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《似然K均值聚类用于涡扇发动机气路故障诊断》

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表2给出了K均值方法及似然K均值方法在基准数据集中性能比较，从表中可以看出，在每一个数据集中，似然K均值算法的错误聚类数均比K均值的聚类数要少，因此聚类准确率更高。对于一些样本特征离散程度差距较大的数据集，似然均值聚类算法对聚类准确率的提升效果尤其明显。例如Iris数据集，图6给出了在该数据集中两种聚类方法的效果比较，由图中可以看出，似然K均值算法可以有效地减少误分类点的个数。