[发明专利]一种基于K-means++聚类算法的智能集群分簇方法

权利要求书

1.一种基于K-means++聚类算法的智能集群分簇方法，其特征在于，包括以下步骤；

步骤1、确定初始分簇数量k^*，其中，B₁和B₂分别是簇内和簇间通信的带宽，N是无人机的数量；

步骤2、智能平台节点被建模为点集S＝{s₁,s₂,...s_i...,s_N}，从点集中随机选择k^*个初始分簇中心；

步骤3、将每个节点分到距离最近的分簇中心对应的簇中；

步骤4、计算每个簇中的节点被选为下一次迭代后的本簇分簇中心概率，在每个分簇中选择概率最高节点作为下一次迭代的分簇中心，节点s_i被选择为下一次迭代的分簇中心的概率D(s_i)为节点s_i与当前分簇中心的欧几里德距离；判断分簇中心位置是否不再变化，若是，转到下一步，否则返回步骤3；

步骤5、得到最终分簇结果并选择簇头。

2.根据权利要求1所述的基于K-means++聚类算法的智能集群分簇方法，其特征在于，步骤5中选择簇头的方法包括以下步骤：

步骤5.1、计算每个最终分簇中各个节点的W值，节点i对应的其中为节点i附近的节点数量，(x_i,y_i,z_i)是节点i的三维坐标，(x_j,y_j,z_j)是节点i的邻居节点j的坐标；

步骤5.2、选择每个簇中W值最大的节点作为簇头。