HYDD策略优化的K-Means聚类算法研究

"基于优化初始种子新策略的K-Means聚类算法" K-Means是一种广泛应用的聚类算法，其基本思想是通过迭代过程将数据集中的对象分配到K个预设的聚类中，使得同一聚类内的对象相似度高，不同聚类之间的相似度低。然而，K-Means算法的一个主要缺点是对初始种群（或称为中心点）的选择高度敏感。如果初始种群选择不当，可能会导致聚类结果不佳，甚至陷入局部最优解。 本研究提出了一种名为HYDD（Distance Density Mixed Selection）的新策略，用于优化K-Means算法的初始种子选择。这个策略首先对数据集进行密度排序，选取那些密度大且彼此间距离大于密度直径的数据点作为候选初始种子集。这样选取的种子点能更好地反映数据的分布特性，更有可能位于数据密集区域，并且相互间保持适当的距离，从而避免过早合并或过于分散的聚类。 在HYDD策略中，算法首先根据数据点的密度进行排序，接着在候选种子集中，按照点点之间的距离从大到小选取K个种子。这种选取方式确保了所选种子能最大化地拉开聚类之间的距离，从而改善聚类结果的稳定性。最后，使用这些优化后的初始种子引导K-Means算法进行聚类，以期望得到具有高内聚和高分离特性的聚类簇。 实验部分，研究者在5组仿真数据集和3组真实数据集上验证了HYDDK-Means算法的效果。结果显示，该算法能够在多次运行中稳定地生成高质量的聚类结果，聚类簇内部的相似度高，簇间的差异明显，符合高内聚、高分离的理想聚类标准。 聚类作为数据挖掘的重要技术，其在图像分割、信息检索、个性化推荐以及社交网络分析等领域都有广泛的应用。不同的聚类算法适用于不同的场景和数据类型，因此对K-Means算法的改进，如优化初始种子，对于提升聚类性能和应对复杂数据分布具有重要的实际意义。