K-means聚类优化：密度函数法与小类合并策略

"K-means初始聚类中心优化算法研究 (2007年) - 毛韶阳 & 李肯立" 本文探讨了K-means聚类算法的一个关键问题，即其对初始聚类中心选择的敏感性。K-means算法在执行过程中容易陷入局部最优解，导致聚类结果的不准确性。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于密度函数法的多中心聚类算法，并结合小类合并操作来优化聚类过程。 K-means算法的基本思想是通过迭代将数据点分配到最近的聚类中心，并更新这些中心以反映所属数据点的均值。然而，如果初始聚类中心选择不当，算法可能会收敛到非最优的解决方案。因此，选择合适的初始中心对于获得高质量的聚类结果至关重要。 文中提到的新算法在每次迭代时倾向于发现超球面簇，这种策略对于处理非球形或者延伸状的不规则数据簇特别有效。密度函数法被用来识别高密度区域，这些区域可能代表潜在的簇中心。通过多中心聚类，可以生成多个可能的聚类结构，然后通过小类合并策略，将相似的小簇合并成更大的簇，从而提高聚类的质量和稳定性。 多中心聚类算法与小类合并运算的结合，不仅可以避免K-means算法的局部最小问题，还能处理更复杂的数据分布情况。这种优化方法在处理具有不同形状和大小的簇时表现出了更好的适应性和鲁棒性，尤其对于那些传统K-means难以处理的延伸或不规则簇。 论文还讨论了聚类分析在数据挖掘中的重要性，并指出了优化聚类算法对于提升数据分析效率和准确性的重要性。中图分类号和文献标识码表明，这篇研究属于计算机科学与信息技术领域的专业论文，旨在为相关领域的研究人员提供一种改进聚类效果的方法。 该研究为K-means算法提供了一个改进方案，通过优化初始聚类中心的选择，提高了聚类算法的性能，特别是在处理非典型形状簇的情况下。这为大数据分析、模式识别和其他需要聚类任务的应用提供了有价值的理论和技术支持。