改进的聚类算法matlab

聚类算法（clustering algorithm）是一种基于数据点间的相似度或距离度量将数据点划分成多个组或簇的算法。在matlab中，常用的聚类算法包括k均值（k-means）、层次聚类（hierarchical clustering）和密度聚类（density-based clustering）等。然而，这些传统的聚类算法也存在一些问题，如对数据集的大小和维度敏感，对噪音和异常值敏感等。

为了改进这些问题，可以采用以下几种方法：

1. 增加对数据集异常值和噪声的鲁棒性

可以引入针对异常值和噪声的新的距离度量方法，如基于分布的距离度量（distribution-based distance measure），支持向量距离（support vector distance）等。

2. 引入新的特征选择和降维方法

引入适当的特征选择和降维方法，如主成分分析（principal component analysis），局部线性嵌入（locally linear embedding）等，可以有效地减少数据集的维度，提高聚类效果。

3. 采用新的数据挖掘技术

引入用于异常检测、偏差分析等的新的数据挖掘技术，可以大大提高聚类算法的鲁棒性和准确性。

总之，改进聚类算法需要从增强对异常值和噪声的鲁棒性、引入新的特征选择和降维方法以及采用新的数据挖掘技术等多个角度来考虑。这些改进措施可以有效地提高聚类算法的效率和准确性。