K一均值聚类算法(K—means)是基于划分的聚类算法中的典型算法,针对K—means算法初始聚类中心存在对K依赖 的缺陷,提出一种新的选取K—means算法初始聚类中心的方法,该方法提高聚类结果的有效性和稳定性;还提出一 种极值选择法,将最大距离法和最小距离法相结合,进一步提高初始聚类中心选择的准确性。
K-Means 容易陷入局部最优解,这是因为算法的结果受初始聚类中心的选择影响。解决方案包括多次运行算法,每次用不同的初始聚类中心,或使用全局优化算法。 处理不同大小和密度的集群 K-Means 假设所有集群在形状和大小上都是相似的。对于不同大小或密度的集群,算法可能无法有效地划分数据。在这些情况下,可能需要考虑使用...
K-means聚类算法是基于划分的经典算法,但存在难以确定初始聚类中心值、受噪声及孤立点影响较大的缺点[1]。基于此,很多学者研究提出了不同的改进K-means聚类算法的方法。参考文献[2]把相互距离最远的K个高密度区域的点作为初始聚类中心点;参考文献[3]利用密度指针初始化聚类中心,从而从真实聚类中心中选取数据库初始...
一、算法原理 K-means算法是一种基于距离的聚类算法,其基本原理是将数据点划分到k个不同的簇中,使得簇内的数据点尽可能相似,而簇间的数据点尽可能不同。具体步骤如下: 1. 随机选择k个中心点(centroid)作为初始的聚类中心。 2. 对于每个数据点,计算其到各个聚类中心的距离,并将其归类到距离最近的簇中。 3....
Fuzzy C-Means 是一种模糊聚类算法。K-means中每一个元素只能属于一个类别,而Fuzzy C-Means中一个元素以不同的概率属于每一个类别。 Fuzzy C-Means最早出自"J. C. Dunn. "A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters." 1973",而后在"Bezdek, James...
原文链接:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means聚类算法 K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想...
Kmeans聚类算法研究综述.docx,Kmeans聚类算法研究综述 一、概述 聚类分析是一种无监督的机器学习方法,旨在将相似的对象组织成群体或“簇”,使得同一簇内的对象之间尽可能相似,而不同簇的对象之间尽可能不同。在众多聚类算法中,Kmeans算法以其简单性和有效性而备受关注。
【摘要】文本聚类是文本挖掘的重要手段和方法。重点分析了基于k-means的中文文本聚类主要过程并进行实验，发现新的聚类中心容易受孤立文本的影响。用簇的平均相似度作为参数，乘以范围在0.75到1.25之间的系数生成相似度阈值，用与原簇中心相似度大于等于该阈值的部分文本作为候选集更新该簇的簇中心。实验结果表明该方法...
聚类是数据挖掘中颇为藿要的技术,其功能是按照某种准则将数据划分成组。 ,,,算法是一种被广泛使用的聚类算法,本文主要对该算法做深入的分析和研究。 ,,,算法具有简单易行、高效性等优点。但是,该算法具有对初值选择的依赖性和 敏感性、易受孤立点影响、易陷入局部最优等缺点。为此,本文提出并设计了两类改进 算...