改进的K-中心点轮换聚类算法：时间复杂度优化与weka实现

"基于划分的聚类分析算法的改进着重于对经典的K-均值算法进行优化。首先，该研究简要回顾了K-均值算法的基本原理，这是一种基于距离的聚类方法，通过迭代过程将数据点分配到与其最接近的质心（中心点）所在的簇中，直到所有数据点的归属不再改变，从而达到最优的簇内紧凑性和簇间的分离度。然而，K-均值算法的主要缺点是对于初始聚类中心的选择非常敏感，且时间复杂度较高，特别是在大数据集上。 为解决这些问题，作者提出了具有单纯形法思想的K-中心点轮换法，该方法旨在通过不断调整质心位置，寻找更优的簇结构。这种改进方法通过轮换每个簇的中心点，使得整个聚类过程更为灵活，有助于找到更好的聚类配置。为了降低时间复杂度，作者还设计了一种基于抽样的策略，通过减少计算量来优化K-中心点轮换算法。 此外，论文探讨了K-中心点聚类数目选择的优化，指出不同的聚类数目可能影响最终的聚类效果。作者对多种聚类数目选择方法进行了实验比较，以期找到适用于特定场景的最佳参数设置。 为了验证这些改进算法的有效性，研究者利用了主流的数据挖掘工具Weka进行实现，并进行了实际数据集上的实验。实验结果显示，改进后的算法在保持较高聚类质量的同时，显著提高了计算效率，证明了其在实际应用中的可行性。 总结来说，这篇研究主要贡献在于提出了一种结合单纯形法和抽样策略的K-中心点轮换聚类算法，以及对聚类数目选择的优化策略。通过实证验证，这些改进不仅提升了聚类分析的性能，也为处理大规模数据集提供了新的解决方案。" --- 关键词提炼： 1. K-均值算法 2. K-中心点轮换法 3. 抽样优化 4. 聚类数目选择 5. 分裂聚类分析 6. Weka工具 7. 时间复杂度优化 文章的核心内容围绕聚类分析的改进方法展开，从理论背景、算法设计、性能分析到实践应用，展示了作者对现有K-均值算法的深入理解和创新思考。