改进的CV-k-means聚类算法：提升K-means性能

本文探讨了一种改进的k-means聚类分析方法，名为CV-k-means，发表在《计算机工程与应用》(Computer Engineering and Applications)杂志2012年第48卷第35期。传统的k-means算法依赖于欧几里得距离进行样本聚类，然而这种方法假设所有特征同等重要，这可能并不适用于所有实际场景，因为它未能充分考虑不同属性之间的相对差异。 欧氏距离忽视了特征之间的重要性差异，可能导致在处理具有不相关或非对称属性的数据集时，聚类效果不理想。为解决这一问题，论文作者范阿琳和任树华提出了一种融合变异系数的方法。变异系数是一种衡量数据离散程度的统计指标，它能够量化每个特征对总体变异的贡献，从而为距离度量赋予了更合理的权重。 在CV-k-means算法中，首先计算每个特征的变异系数，然后根据这些变异系数构造一个权重向量，该向量用于调整样本之间的距离。这样，对于那些变异系数较大的特征，其影响力会增强，而对变异系数较小的特征则相应削弱，有助于提高聚类的准确性。通过这种方式，算法能更好地识别出样本间的差异，尤其是在特征间具有显著异质性的数据集中。 论文作者范阿琳和任树华在大连工业大学信息科学与工程学院进行了这项研究，他们通过对实验数据的比较，展示了CV-k-means算法相对于标准k-means在聚类效果上的优势。实验结果显示，该方法能够更有效地划分数据集，提高了聚类的稳定性和精度，特别是在处理高维和复杂数据时。 值得注意的是，这项工作在2011年5月30日提交给期刊，经过修订后于同年10月13日在线发表。研究者们的联系方式也提供了方便，这对于对该领域感兴趣的读者或研究者来说，可以进一步交流或合作。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于变异系数的k-means聚类分析方法，它通过调整距离度量以适应数据特性，从而在处理多特征数据集时展现出更好的性能。这对于优化聚类算法并在实际数据分析中提升效率具有重要意义。