基于改进粒子群的K-means聚类算法

针对传统的k-means算法处理离散型数据的不足以及选取初始聚类中心的随机性等缺点,提出了一种基于改进的粒子群优化k-means算法,根据文中提供的优化算法寻找初始聚类中心后,在阀值范围内进行数据样本间的迭代更新,直至聚类中心稳定。经过实验结果验证分析表明,经过改进的粒子群优化k-means算法与传统的k-means算法相比,更具有良好的聚类收敛效果,聚类效果也相对稳定。     

优化初始聚类中心的改进k-means算法

传统k-means算法随机选取初始聚类中心使聚类结果不稳定,诸多优化算法的时间复杂度较高,为了提高聚类稳定性并降低时间复杂度,提出了基于个体轮廓系数自适应地选取优秀样本以确定初始聚类中心的改进k-means算法.该算法多次调用传统k-means算法聚类,根据k个类中心的个体轮廓系数以及各样本与类中心的距离,自适应地选取优秀样本,求其均值作为初始聚类中心.在多个UCI数据集上的实验表明,该算法聚类时间短,具有较高的轮廓系数和准确率.     

基于可拓距的改进k-means聚类算法

针对现有聚类算法在初始聚类中心优化过程中存在首个初始聚类中心点落于边界非密集区域的不足,导致出现算法聚类效果不均衡问题,提出一种基于可拓距优选初始聚类中心的改进k-means算法。将样本经典距离向可拓区间映射,并通过可拓侧距计算方法得到可拓左侧距及可拓右侧距;引入平均可拓侧距概念,将平均可拓左侧距和平均可拓右侧距分别作为样本密集度和聚类中心疏远度的量化指标;在此基础上,给出初始聚类中心选取准则。通过与传统k-means聚类算法进行对比,结果表明改进后的k-means聚类算法选取的初始聚类中心分布更加均匀,聚类效果更好,尤其在对高维数据聚类时具有更高的聚类准确率和更好的均衡性。     

改进的DK算法在网络信息聚类中的应用

k-means聚类算法的有效性依赖于初始中心的选择。提出一种利用样本点空间分布的邻域密度来选择合理的初始中心的算法。提出的算法是对DK算法[2]的一种改进。有两方面改进:一是通过合理地选择距离阈值来静态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-S算法;二是通过对选择样本点计算密度与已选择聚类中心最小距离的加权,使得该点被选择为初始中心点的概率与这个加权成正比,动态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-D算法。在一个实际文本数据集上进行实验计算,证实算法改进的效果良好。     

对k-means初始聚类中心的优化

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选取初始聚类中心的改进k-means算法。该算法利用贪心思想构建K个数据集合,集合的大小与数据的实际分布密切相关,集合中的数据彼此间相互靠近。取集合中数据的平均值作为初始聚类中心,由此得到的初始聚类中心非常接近迭代聚类算法期待的聚类中心。理论分析和实验结果表明,改进算法能改善其聚类性能,并能得到稳定的聚类结果,取得较高的分类准确率。     

基于近邻图的k-means初始中心选择调优算法

k-means算法以其算法简单、计算效率高而被广泛应用在数据挖掘、机器学习、计算机视觉等领域。然而,k-means算法的性能严重依赖于其初始聚类中心的选取。不同的初始聚类中心导致k-means算法的聚类结果变化很大。一个合理的方式是选取处在数据相对密集区域的数据样本作为初始聚类中心。鉴于此,提出一种基于数据近邻图的k-means初始中心选取算法。该算法分为三个阶段:1)构建数据集的局部近邻图;2)选取初始聚类中心的候选集合;3)确定恰当的初始聚类中心。实验结果表明,该算法选取的初始聚类中心是合理的,同时,可以加快k-means的收敛速度。     

FCM算法用于灰度图像分割的初始化方法的研究

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类中心集是随机选取的,从而造成算法的性能强烈的依赖聚类中心集的初始化。提出了一种改进的基于多项式求解的FCM(PFCM)算法,该算法基于求解多项式的根来确定数据集初始聚类中心集,很好地解决了数据初始聚类中心集问题,使数据初始聚类中心集代表了数据集类别的特征,在此基础上,采用FCM算法得到聚类中心集的近似最优解。     

基于网格和图论的初始聚类中心确定算法

针对传统K-means算法随机选取初始聚类中心,易造成准则函数收敛速度慢、聚类结果陷入局部最优等问题,提出一种基于网格和图论的初始聚类中心确定算法。该算法将数据空间网格化,通过在网格单元上形成树的连通分支来选取初始中心点。采用模拟和真实数据集对该算法选取的初始中心进行测试,实验结果表明,改进后的K-means算法在降低时间复杂度、减少迭代次数以及提高聚类精度方面都取到了较好的效果。     

一种改进的k-means初始聚类中心选取算法

在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通过计算每个数据对象的密度参数,然后选取k个处于高密度分布的点作为初始聚类中心。实验表明,在聚类类别数给定的情况下,通过用标准的UCI数据库进行实验比较,发现采用改进后方法选取的初始类中心的k-means算法比随机选取初始聚类中心算法有相对较高的准确率和稳定性。     

基于密度峰值优化K-means聚类算法的微博舆情分析

通过自行开发的爬虫脚本,抓取新浪微博上不同的关键词组成文本数据集,对数据信息进行中文分词、去停用词、权重计算等预处理,然后利用改进的聚类算法对文本聚类分析.针对K-means算法存在随机选取的初始聚类中心导致后期易收敛不能保证全局最优的问题,提出改进的密度峰值算法优化的K-means聚类算法.实验结果表明,与传统的K-...