K-means算法初始聚类中心选择的优化

针对传统K-means算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了基于数据样本分布情况的动态选取初始聚类中心的改进K-means算法。该算法根据数据点的距离构造最小生成树,并对最小生成树进行剪枝得到K个初始数据集合,得到初始的聚类中心。由此得到的初始聚类中心非常地接近迭代聚类算法收敛的聚类中心。理论分析与实验表明,改进的K-means算法能改善算法的聚类性能,减少聚类的迭代次数,提高效率,并能得到稳定的聚类结果,取得较高的分类准确率。     

最小方差优化初始聚类中心的K-means算法

传统K-means算法随机选取初始聚类中心,容易导致聚类结果不稳定,而优化初始聚类中心的K-means算法需要一定的参数选择,也会使聚类结果缺乏客观性。为此,根据样本空间分布紧密度信息,提出利用最小方差优化初始聚类中心的K-means算法。该算法运用样本空间分布信息,通过计算样本空间分布的方差得到样本紧密度信息,选择方差最小(即紧密度最高)且相距一定距离的样本作为初始聚类中心,实现优化的K-means聚类。在UCI机器学习数据库数据集和含有噪音的人工模拟数据集上的实验结果表明,该算法不仅能得到较好的聚类结果,且聚类结果稳定,对噪音具有较强的免疫性能。     

一种优化初始中心的K-means粗糙聚类算法

针对K-means算法的不足,提出了一种优化初始中心的聚类算法。首先,采用密度敏感的相似性度量来计算对象的密度,基于对象之间的距离和对象的邻域,选择相互距离尽可能远的数据点作为初始聚类中心。然后,采用基于粗糙集的K-means聚类算法处理边界对象,同时利用均衡化函数自动生成聚类数目。实验表明,算法具有较好的聚类效果和综合性能。     

K-means算法的初始聚类中心的优化

传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-means算法,该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,选择相互距离最远的K个处于高密度区域的点作为初始聚类中心,理论分析与实验结果表明,改进的算法能取得更好的聚类结果。     

优化K-means初始聚类中心研究

K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。     

一种优化初始聚类中心的K-means聚类算法

针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法选出初始聚类中心,并进行聚类。这种算法比随机选择初始聚类中心的算法性能有所提高,具有更高的准确性。     

基于密度的优化初始聚类中心K-means算法研究

传统的K-means算法随机选取初始聚类中心,聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解。针对聚类中心的敏感性,提出一种优化初始聚类中心的K-means算法。此算法利用数据集样本的分布特征计算样本点的密度并进行分类,在高密度区域中选择K个密度最大且相互距离超过某特定阈值的点作为初始聚类中心,并对低密度区域的噪声点单独处理。实验证明,优化后的算法能取得更好的聚类效果,且稳定性增强。     

基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择算法

传统的K-means算法由于其方法简单,在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用。但由于K—means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。利用邻域模型中对象邻域的上下近似,定义了对象邻域耦合度和分离度的概念,给出了对象在初始聚类中心选择中的重要性,提出了一种初始聚类中心的选择算法。另外,分析了邻域模型中三种范数对聚类精度的影响,并和随机选择初始聚类中心、CCIA选择初始聚类中心算法进行了比较,实验结果表明,该算法是有效的。     

基于结构系数的K-means初始聚类中心选择算法

传统的K-means算法选取初始聚类中心时的不确定性会导致聚类结果不稳定。论文提出了基于相异度的邻域及其结构系数的概念,从最小的结构系数开始,按照其递增顺序寻找初始聚类中心;随后采用依次缩小邻域的技巧逐步探索,直到找到K个初始聚类中心。该方法同时得到li(i=0,1,2,…,q)个初始聚类中心及其对应的数据分类结果。实验证明,对比于以往的算法,新算法具有更高的分类准确率以及更少的迭代次数。     

基于相异度与邻域的K-means初始聚类中心选择算法

针对传统K-means算法的聚类不稳定性,提出一种基于相异度与邻域的初始聚类中心选择算法.该算法首先构造相异度矩阵,建立每个样本点的邻域,选取K个相互距离较远且邻域内样本点较密集的初始聚类中心.采用K-means算法思想,利用UCI中的三种数据集进行实验.结果表明,相比传统K-means算法,新算法有稳定的聚类结果,且...     

基于优化初始中心点的K-means文本聚类算法

K-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果.该文针对K-means算法所存在的问题,提出了一种优化初始中心点的算法.实验表明可以有效减少迭代次数并提高聚类精度,最终获得较好的聚类效果.     

一种优化初始中心的K—means聚类算法

针对传统K—means聚类算法对初始聚类中心的敏感性和随机性,造成容易陷入局部最优解和聚类结果波动性大的问题,结合密度法和最大化最小距离的思想,提出基于最近高密度点间的垂直中心点优化初始聚类中心的K—means聚类算法。该算法选取相互间距离最大的K对高密度点,并以这足对高密度点的均值作为聚类的初始中心,再进行K—means聚类。实验结果表明,该算法有效排除样本中含有的孤立点,并且聚类过程收敛速度快,聚类结果有更好的准确性和稳定性。     

基于Tukey规则与初始中心点优化的K-means聚类改进算法

针对K-means聚类算法存在的初始中心点选择及异常点、离群点极易影响聚类结果等待改进问题,提出了一个基于Tukey规则与优化初始中心点选择的K-means改进算法。该算法利用Tukey规则构造核心与非核心子集,将聚类过程划分成2个阶段。同时,在核心子集上执行中心点逐个递增优化选择策略,选出初始中心点。在来自UCI的20个数据集上聚类结果表明,本文提出的算法优于K-means++聚类算法,有效地提升了聚类性能。     

初始聚类中心优化的k-means算法

传统的k-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性,提出一种优化初始聚类中心的方法,此方法计算每个数据对象所在区域的密度,选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验表明改进后的k-means算法能产生质量较高的聚类结果,并且消除了对初始输入的敏感性。     

一种改进初始聚类中心选择的K-means算法

针对K-means算法中聚类结果易受初始聚类中心影响的缺点,提出一种改进初始聚类中心选择的算法.该算法不断寻找最大聚类,并利用距离最大的两个数据对象作为开始的聚类中心对该聚类进行分裂,如此反复,直到得到指定聚类中心个数.用KDD CUP99数据集对改进算法进行仿真实验,实验数据表明,用该算法获得的聚类中心进行聚类相对原始的K-means算法,能获得更好的聚类结果.     

一种基于密度的K-means算法

基于密度聚类的思想,提出了一种改进的K—means算法。算法吸取密度聚类算法的优点,利用对象的t-邻域密度作为选择初始聚类中心点的条件．选出较优的初始中心点,从而得到较好的聚类效果。通过实验表明,此方法相对于随机选取初始聚类中心点准确率较高、稳定性强、可伸缩性好。     

优化初始聚类中心选择的K-means算法

K-means算法的聚类效果与初始聚类中心的选择以及数据中的孤立点有很大关联,具有很强的不确定性。针对这个缺点,提出了一种优化初始聚类中心选择的K-means算法。该算法考虑数据集的分布情况,将样本点分为孤立点、低密度点和核心点,之后剔除孤立点与低密度点,在核心点中选取初始聚类中心,孤立点不参与聚类过程中各类样本均值的计算。按照距离最近原则将孤立点分配到相应类中完成整个算法。实验结果表明,改进的K-means算法能提高聚类的准确率,减少迭代次数,得到更好的聚类结果。     

基于改进K均值聚类算法的星点聚类研究

针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的 2 个问题：①天文图像的分辨率 较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。 在研究中,问题 1 采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题 2 提出了一种改进的 K 均值聚 类算法,以解决传统的 K 均值聚类算法的聚类结果易受到 k 值和初始聚类中心随机选择影响的问 题。该算法首先在用 K 均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的 k 值,其次用层次聚类 对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用 K 均值聚类算法进行聚类。通过 MATLAB 仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。     

一种改进的K-means算法

K-means算法以其简单性和快速性在文本聚类中得到广泛应用,但是传统的K-means算法对初值的依赖性很强,需要事先给出要生成的簇的数目k,而这个参数k的确定一般是根据用户的经验知识给出的;另外,其初始聚类中心是随机选取的,这种随机性往往导致聚类结果的不德定.可以说,不同的k值和不同的初始聚类中心对聚类质量和时间效率...     

对K-means及势函数聚类算法的研究与改进

在目前聚类方法中, k-means与势函数是最常用的算法,虽然两种算法有很多优点,但也存在自身的局限性。 k-means聚类算法：其聚类数目无法确定,需要提前进行预估,同时对初始聚类中心敏感,且容易受到异常点干扰;势函数聚类算法：其聚类区间范围有限,对多维数据进行聚类其效率低。针对以上两种算法的缺点,提出了一种基于 K-means 与势函数法的改进聚类算法。它首先采用势函数法确定聚类数目与初始中心,然后利用K-means法进行聚类,该改进算法具有势函数法“盲”特性及K-means法高效性的优点。实验对改进算法的有效性进行了验证,结果表明,改进算法在聚类精度及收敛速度方面有很大提高。