对k-means聚类算法的改进

提出了一种k-means聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法。算法首先计算样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找有可能是一类的数据,依据这些样本点形成初始聚类中心,从而得到较好的聚类结果。实验表明,改进后的方法相对于随机选取初始聚类中心具有较高的准确率。     

基于人工蜂群的三支k-means聚类算法

聚类在数据挖掘技术中起着至关重要的作用。传统的聚类算法都是硬聚类算法,即对象要么属于一个类,要么不属于一个类,在处理不确定数据时,强制划分会带来决策错误。三支k-means聚类算法可以对边界不确定数据进行更加合理的分类,但仍然存在对初始聚类中心敏感的问题。为解决这一问题,将人工蜂群算法与三支k-means聚类算法相结合,提出了一种基于人工蜂群的三支k-means聚类算法。通过定义类内聚集度函数和类间离散度函数来构造蜜源的适应度函数,引导蜂群向高质量的蜜源进行全局搜索。利用蜂群之间不同角色的相互协作与互换,对数据集进行多次迭代聚类,找到最优的蜜源位置,作为初始聚类中心,并在此基础上交替迭代聚类。实验证明,该方法对聚类结果的性能指标有所提高。在UCI数据集上的实验验证了该算法的有效性。     

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。     

基于k-means聚类算法的研究

分析研究聚类分析方法,对多种聚类分析算法进行分析比较,讨论各自的优点和不足,同时针对原k-means算法的聚类结果受随机选取初始聚类中心的影响较大的缺点,提出一种改进算法.通过将对数据集的多次采样,选取最终较优的初始聚类中心,使得改进后的算法受初始聚类中心选择的影响度大大降低;同时,在选取初始聚类中心后,对初值进行数据标准化处理,使聚类效果进一步提高.通过UCI数据集上的数据对新算法Hk-means进行检测,结果显示Hk-means算法比原始的k-means算法在聚类效果上有显著的提高,并对相关领域有借鉴意义.     

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。     

一种新的k-means聚类中心选取算法

在2010年提出已有的k-means聚类中心选取算法的基础上进行改进。通过计算样本间的距离求出每个样本的密度参数,选取最大密度参数值所对应的样本作为初始聚类中心。当最大密度参数值不惟一时,提出合理选取最大密度参数值的解决方案,依次求出k个初始聚类中心点,由此提出了一种新的k-means聚类中心选取算法。实验证明,提出的算法与对比算法相比具有更高的准确率。     

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.     

基于离散量优化初始聚类中心的k-means算法

传统k-means算法由于初始聚类中心的选择是随机的,因此会使聚类结果不稳定。针对这个问题,提出一种基于离散量改进k-means初始聚类中心选择的算法。算法首先将所有对象作为一个大类,然后不断从对象数目最多的聚类中选择离散量最大与最小的两个对象作为初始聚类中心,再根据最近距离将这个大聚类中的其他对象划分到与之最近的初始聚类中,直到聚类个数等于指定的k值。最后将这k个聚类作为初始聚类应用到k-means算法中。将提出的算法与传统k-means算法、最大最小距离聚类算法应用到多个数据集进行实验。实验结果表明,改进后的k-means算法选取的初始聚类中心唯一,聚类过程的迭代次数也减少了,聚类结果稳定且准确率较高。     

改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究

针对传统k-means算法中初始聚类中心随机确定的问题,提出k-means改进算法。首先,定义变量权值,权值的大小等于样本密度乘以簇间距离除以簇内样本平均距离,通过最大权值来确定聚类中心,克服了随机确定聚类中心的不稳定性。然后在Hadoop平台上用Map-Reduce框架下实现算法的并行化。最后以南通公交IC刷卡记录为例,通过改进的k-means聚类算法进行IC卡刷卡记录的分析。实验表明,在Hadoop平台下改进k-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。     

Web文档聚类中k-means算法的改进

介绍了Web文档聚类中普遍使用的、基于分割的k-means算法,分析了k-means算法所使用的向量空间模型和基于距离的相似性度量的局限性,从而提出了一种改善向量空间模型以及相似性度量的方法。     

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。     

融合集群度与距离均衡优化的K-均值聚类算法

针对传统K-均值算法对初始聚类中心选择较为敏感的问题,提出了一种基于融合集群度与距离均衡优化选择的K-均值聚类（K-MCD）算法。首先,基于"集群度"思想选取初始簇中心;然后,遵循所有聚类中心距离总和均衡优化的选择策略,获得最终初始簇中心;最后,对文本集进行向量化处理,并根据优化算法重新选取文本簇中心及聚类效果评价标准进行文本聚类分析。对文本数据集从准确性与稳定性两方面进行仿真实验分析,与K-均值算法相比,K-MCD算法在4个文本集上的聚类精确度分别提高了18.6、17.5、24.3与24.6个百分点;在平均进化代数方差方面,K-MCD算法比K-均值算法降低了36.99个百分点。仿真结果表明K-MCD算法能有效提高文本聚类精确度,并具有较好的稳定性。     

基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法

针对现有的基于流形距离的聚类算法对“绝对流形”数据集较“相对流形”数据集聚类效果佳和参数[ρ]在较大范围内变化时,聚类性能较差等问题,提出基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法。该算法通过用属性划分和最大最小距离选择初始聚类中心,以改进的流形距离和粗糙集优化k-means,并结合终止判断条件以达到解决边界数据聚类问题和提升聚类效果的目的。仿真结果表明：该算法对“绝对流形”和“相对流形”数据集聚类效果均有较好改善,且参数变化对聚类性能影响较大。     

基于w-距离均值的模糊聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法易陷入局部最优值以及对聚类中心和噪声数据敏感问题,提出了一种基于w-距离均值的模糊聚类算法。首先根据数据自身的分布规律,依据样本间距离均值思想确定初始聚类中心,并引入了调衡因子w来调节距离均值阈值;其次为每个样本赋予权值,并利用样本权值修改了聚类中心公式和目标函数公式,提高了算法的抗噪性;最后实验结果验证了所提算法可以有效地解决聚类效果往往受初始聚类中心的影响的问题,避免了局部收敛,增强了抗噪性,准确率和效率较高。     

Improved rough k-means clustering algorithm based on weighted distance measure with Gaussian function

Rough k-means clustering algorithm and its extensions are introduced and successfully applied to real-life data where clusters do not necessarily have crisp boundaries. Experiments with the rough k-means clustering algorithm have shown that it provides a reasonable set of lower and upper bounds for a given dataset. However, the same weight was used for all the data objects in a lower or upper approximate set when computing the new centre for each cluster while the different impacts of the objects in a same approximation were ignored. An improved rough k-means clustering based on weighted distance measure with Gaussian function is proposed in this paper. The validity of this algorithm is demonstrated by simulation and experimental analysis.     

启发式初始化独立的k-均值算法研究

针对传统k-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了启发式初始化独立的k-均值算法。该算法引入prim算法选择k个初始聚类中心,且通过设置阈值参数θ,避免同一类中的多个数据对象同时作为初始聚类中心,否则将导致聚类迭代次数增加,并得到错误的聚类结果。与传统的k-均值算法和基于遗传算法的k-均值聚类算法相比,实验结果表明改进的算法不仅降低了初始聚类中心选取的随机性对聚类性能产生的影响,有效减少了聚类迭代次数,而且降低了离群点对聚类性能的影响,从而验证了算法的可行性和有效性。     

结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法处理多密度峰值数据集时,人工选择聚类中心易造成簇的误划分问题,提出一种结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法。在CFSFDP求得的可能簇中心中,利用基于可变染色体长度编码的遗传k均值的全局搜索能力自动搜索出最优聚类中心,同时自适应确定遗传k均值的交叉概率,避免早熟问题的出现。在UCI数据集上的实验结果表明,改进算法具有较好的聚类质量和较少的迭代次数,验证了所提算法的可行性和有效性。