静电场聚类新法：超越K-means的高效鲁棒算法

本文档探讨了一种创新的聚类算法，灵感来源于静电场的概念，发表于2010年的空军工程大学学报（自然科学版）。作者李小喜、辛永平、陈疆萍和张明学提出了一种新的方法，该方法利用电荷在静电场中的引力作用来确定簇中心的位置。这种方法基于一个关键假设：在静电平衡状态下，质心位置可以作为簇的核心代表。 算法的工作原理是首先通过模拟电荷间的引力作用来计算每个数据点到所有可能的质心的吸引力，然后选择满足特定准则（如最小距离准则）的质心作为簇的中心。这个过程重复进行，直到簇中心不再发生显著变化或者达到预设的停止条件。这种设计旨在解决K-means算法的一些局限，如对初始聚类中心的敏感性、易受噪声影响以及容易陷入局部最优解。 实验对比部分展示了新方法相较于K-means算法的优势。它不仅提高了算法的效率，对多维数据集有更强的鲁棒性，而且对噪声数据和初始聚类中心的选择更为稳健。K-means算法需要用户预先指定簇的数量，而这种新方法则在一定程度上减少了用户输入的复杂性，更加灵活。 聚类分析作为一种重要的数据分析技术，对于知识发现（KDD）至关重要。文章提到了多种聚类算法，包括经典的K-means、CURE、DBSCAN、CLIQUE和BIRCH等，它们各自解决了不同的问题。然而，本文的新方法试图提供一种更高效且适应性强的解决方案，特别是在处理复杂数据集时。 这篇文章是一项实用且理论基础扎实的研究，它革新了聚类算法的设计，为解决实际数据处理问题提供了新的思路，尤其在处理高维数据和抵抗噪声方面表现优秀，这在当今大数据时代具有很高的实际应用价值。