优化凝聚层次聚类算法的研究与实现

“凝聚层次聚类算法的改进，张宏，李欣欣，中国科技论文在线” 凝聚层次聚类算法（Cohesive Hierarchical Clustering，HAC）是一种广泛应用的数据聚类方法，它通过不断合并最相似的两个子簇来构建一个层次结构，直至所有数据点归为一个簇。然而，这种算法在实际应用中存在一些显著的缺点，例如在聚类过程中时间和空间复杂度较高，导致处理大规模数据集时效率低下。此外，生成的簇可能效率低，误差较大，不满足理想的聚类效果。 本文由张宏和李欣欣共同撰写，他们在深入分析了凝聚型层次聚类算法的不足之处，并参考了前人的研究成果后，提出了一种改进算法。这个改进的目的是降低算法的时间复杂性，从而提高聚类的速度和效率。 作者指出，传统的HAC算法通常采用单链（single-linkage）、全链（complete-linkage）、平均链（average-linkage）或其他相似性度量标准来决定合并的依据。这些方法在处理噪声数据或非球形簇时可能会导致不良的聚类结果。因此，改进算法可能涉及优化这些度量方式，或者引入更有效的合并策略，比如考虑簇的形状和大小，以减少错误的合并。 实验结果表明，提出的改进算法在保持聚类质量的同时，显著提高了算法的运行速度，降低了内存消耗，使得算法在处理大规模数据集时更具优势。这为实际应用中的大数据聚类问题提供了新的解决方案。 关键词：算法理论；聚类；层次聚类；堆 中图分类号：请查阅《中国图书馆分类法》ONIMPROVEMENTOFCOHESIVEHIERARCHICALCLUSTERINGALGORITHM 这篇论文针对凝聚层次聚类算法的局限性，提出了一个改进策略，旨在提高聚类效率并降低计算复杂性，这对于大数据分析和机器学习领域的研究具有重要意义。通过优化算法，可以更好地应对复杂和大规模的数据集，提升聚类质量和速度。