局部方差优化K-medoids聚类算法

"Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法是一种针对K-medoids聚类算法的改进方法，旨在解决K-medoids对初始聚类中心敏感的问题，提高聚类效果和抗噪声能力。该算法引入了局部方差的概念，通过计算样本的局部方差来确定初始聚类中心，选择局部方差最小且分散在不同区域的样本作为起点，以期望得到更优的全局聚类结果。实验在UCI数据集和人工模拟数据集上进行，证明了该算法的优越性，特别是对于大规模数据集的处理。" Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法是针对经典K-medoids算法的一种优化策略。K-medoids算法，也称为Partitioning Around Medoids (PAM)，是一种常用的非监督聚类方法，它基于实例选择最能代表簇的中心（medoid）。然而，K-medoids算法的一个显著缺点是其对初始聚类中心的选择非常敏感，不同的初始中心可能导致完全不同的聚类结果。为了解决这个问题，研究者提出了引入局部方差的概念。 局部方差是衡量一个样本周围邻域内数据分布离散程度的指标。在Num-近邻方差优化的K-medoids算法中，算法首先计算每个样本的局部方差，这涉及到以样本的局部标准差作为邻域半径，考察其邻域内的数据点分布。通过比较所有样本的局部方差，选择那些具有最小局部方差的样本作为K-medoids的初始聚类中心。这种方法有助于确保初始中心来自样本密集的不同区域，从而增加找到全局最优解的概率。 算法的实验部分是在多种数据集上进行的，包括不同规模的UCI数据集和含不同噪声比例的人工模拟数据集。通过比较包括六种聚类算法性能测试指标的结果，验证了新算法在聚类效果和抗噪声性能上的优势。特别是在处理大规模数据集时，Num-近邻方差优化的K-medoids算法表现出更好的性能，超过了快速K-medoids算法和基于邻域的改进K-medoids算法。 Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法通过创新性地利用局部方差来选择初始聚类中心，有效地克服了K-medoids算法的固有弱点，提高了聚类质量和鲁棒性，尤其适合于大数据集的聚类任务。这种优化策略对于数据挖掘和机器学习领域的实践应用具有重要的理论和实际价值。