优化K-means算法确定最佳聚类数研究

“基于K-means算法的最佳聚类数研究，王艳娥等人，西安思源学院理工学院，陕西西安710038” 本文主要探讨了在数据挖掘中的聚类分析问题，特别是针对K-means算法在确定最佳聚类数目时面临的挑战。K-means是一种广泛应用的无监督学习算法，它通过迭代过程将数据集分割成K个簇，使得每个簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点差异较大。然而，K-means算法的一个显著缺点是需要用户预先指定簇的数量K，这在实际应用中往往难以确定。 为了解决这个问题，作者提出了一个新的聚类有效性指标，该指标基于同类全部样本的类内紧密度和类间离差度来评估聚类的质量。这个指标旨在帮助确定数据集的最佳聚类簇数，使得聚类结果更加合理和有效。在确定最佳聚类数的过程中，作者采用了K-means算法，并对算法进行了优化。针对K-means算法随机选择初始聚类中心可能导致不稳定结果的问题，他们提出了一种新的方法，即使用欧式距离度量样本间的相似性，并基于样本方差选取方差最小的前K个样本作为初始聚类中心。这种方法可以避免噪声点成为初始聚类中心，确保初始聚类中心位于样本集的稠密区域，从而提高K-means聚类的稳定性和有效性。 为了验证所提算法的性能，作者在UCI数据集和人工模拟数据集上进行了测试。实验结果表明，优化后的K-means算法结合新的聚类有效性指标，在球形且噪声点较少的样本集中，能够有效地找出最佳的类数，并且算法运行速度较快。这为实际应用中自动确定最佳聚类数提供了有效工具，特别是在处理大规模数据集时，减少了人为设定K值的困扰，提高了聚类分析的准确性和效率。 关键词：K-means算法、聚类数、有效性指标、聚类分析 这篇研究对于理解和改进K-means算法在聚类分析中的应用具有重要意义，对于数据科学家和机器学习工程师来说，提供了一个实用的方法来确定数据集的最佳聚类数量，有助于提升聚类结果的精度和可靠性。