样本空间分布优化的K均值聚类新算法：提高效果与抗噪性能

本文主要探讨了一种改进的K-均值聚类算法，名为“基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化K-均值算法”。该算法在传统的K-均值算法基础上进行创新，以解决其对初始聚类中心选择的敏感性和现有优化方法缺乏客观性的挑战。K-均值算法依赖于用户指定的初始聚类中心，这可能导致不同的初始设置得到不同的聚类结果。传统方法的不足在于它无法充分利用数据本身的结构信息。 新算法的关键在于引入了样本空间分布密度的概念。首先，通过分析数据集中的样本空间分布，算法能够定义每个数据对象的密度，即其在数据集中出现的频率或密集程度。其次，算法利用整个数据集的空间信息来确定数据对象的邻域，即在一定距离范围内的相似对象集合。这样，算法倾向于选择那些样本密集且彼此之间相距较远的数据对象作为初始聚类中心，这样的选择旨在更好地反映数据的自然结构和聚类边界。 通过在UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集上进行实验验证，结果显示，这种基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化K-均值算法在聚类效果上显著优于传统的K-均值算法，而且在处理噪声数据时表现出强大的抗干扰性能。此外，算法的运行时间也相对短，这使得它在实际应用中更具效率。 论文的作者团队包括谢娟英、郭文娟、谢维信和高新波，他们在智能信息处理、模式识别、机器学习等领域具有深厚的研究背景和丰富的经验。他们的合作揭示了如何通过更智能的方法选择初始聚类中心，从而提升K-均值聚类算法的性能。总结来说，这项研究提供了一个新颖且实用的优化策略，对于提高K-均值聚类算法的稳定性和鲁棒性具有重要意义。