对异常值和噪声敏感:由于K-means算法是基于距离进行聚类的,因此当数据集中存在异常值或噪声时,可能会导致聚类效果变差。 K-means算法的改进方法: 使用K-means++初始化:为了解决K-means算法对初始值敏感的问题,可以采用K-means++初始化方法。这种方法通过一种特殊的方式来选择初始聚类中心,使得初始聚类中心之间的距离...
在数据挖掘和机器学习领域，K - Means 聚类算法以其简单高效的特性而被广泛应用。然而，随着数据规模的不断增大和数据类型的日益复杂，K - Means 算法也暴露出了一些局限性。本文将深入探讨 K - Means 聚类算法的改进方向，旨在为相关研究和实践提供有价值的参考。一、K - Means 算法的基本原理与局限性 K - Me...
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...
一种改进的K-means聚类算法 摘要:K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。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,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明...
在选取第一个聚类中心(n=1)时同样通过随机的方法。可以说这也符合我们的直觉:聚类中心当然是互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单,但是却非常得有效。 (2)K-means与ISODATA:ISODATA的全称是迭代自组织数据分析法。在K-means中,K的值需要预先人为地确定,并且在整个算法过程中无法更改。而当遇到高维度、海量的...
启发式k-means聚类算法的改进研究 殷丽凤,栗庆杰 (大连交通大学 软件学院,辽宁 大连 116028) 摘要:启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算...
在开始聚类之前,用户并不知道要把数据划分成几类,也不清楚分组的标准。在有些聚类算法中,如K-Means算法需要事先给出聚类的数目值,而这个值是凭用户的经验所得。 1974年Everitt给出了关于聚类的如下定义:相似的实体在同一个类簇中,不同的实体在不同的类簇中,并且位于同一个类簇中的任意点之间的距离要小于不...
k_means:聚类中心,是聚类后的每个子类的均值 K_mediods:中心点取的是子类中(某一代表点到各个样本点的距离的均方误差最小的 点),既:子类中的每个样本轮流作为样本中心点,计算这个中心点到所 有样本的距离之和,然后每个样本都轮了一遍中心点后,取均方和最小的 点作为新的中心点,当中心点不再改变时,聚类就完...
算法描述与步骤: 输入:包含n个对象的数据集; 输出:使得取值最小的对应的k值。 (1)根据初步确定簇类个数k的范围; (2)仍然是用K-means算法对的每一个k值分别进行聚类; (3)分别计算不同聚类个数k所对应的的值; (4)找出最小的值,记下对应的k值,算法结束。
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 聚类算法的性能比较 由表可得到以下结论:1)大部分常用聚类算法只适合处理数值型数据;2)若考虑算法效率、初始聚类中心影响性和对异常数据敏感性,其中BIRCH算法、CURE算法以及STING算法能得到较好的结果;3)CURE算法、DBSCAN算法以及ST...