d-K-means算法：结合距离与密度的优化聚类方法

"基于距离和密度的d-K-means算法" K-means算法是经典的聚类方法，它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，并更新这些中心以达到优化聚类的效果。然而，原始的K-means算法存在一些固有问题，如对初始聚类中心的选择敏感，容易受到噪声数据的影响，以及无法有效地处理不同密度区域的数据。为了解决这些问题，研究者提出了d-K-means算法，这是一种结合了距离和密度的改进策略。 d-K-means算法的核心思想是在K-means的基础上同时考虑数据点的距离和密度。传统的K-means算法主要依赖于欧几里得距离来衡量数据点之间的相似性，而d-K-means算法则引入了密度的概念，旨在更好地处理那些位于低密度区域的数据点。算法首先对数据进行加权处理，这里的权重可能反映了数据点周围的局部密度。通过这种方式，高密度区域的数据点会比低密度区域的数据点具有更大的影响力。 在选择初始聚类中心时，d-K-means算法应用了最小最大原则。这个原则通常用于选择代表性的样本，确保选择的聚类中心能够覆盖数据集的广泛范围。通过这种方法，算法可以自动确定合适的类中心个数，而不需要用户事先设定。这使得d-K-means算法更加灵活，适应性强，能够适应不同的数据分布情况。 实验结果显示，d-K-means算法在低维和高维数据集上的聚类效果都优于标准的K-means算法。尤其是在处理包含低密度区域的数据集时，d-K-means算法能更准确地识别和聚类这些区域，避免了因噪声或异常值而导致的误分类。此外，由于其自动确定类中心个数的能力，d-K-means算法在处理不确定类别数量的问题时也表现出色。 该研究由国家重点研发计划、国家自然科学基金、甘肃省自然科学基金等多个项目资助，体现了研究团队在资源服务、数据挖掘、模式识别和机器学习等领域的深入研究。其中，唐泽坤、朱泽宇等人作为主要研究人员，他们的工作为解决聚类问题提供了新的视角和解决方案。 总结来说，d-K-means算法通过集成距离和密度信息，提高了聚类的鲁棒性和准确性，尤其适用于处理含有噪声和复杂密度结构的数据。它的优势在于自动确定类中心个数和对低密度区域的敏感性，为数据挖掘和机器学习中的聚类任务提供了强大的工具。