优化K-medoids：基于稠密区域的高效聚类算法

"这篇论文研究了一种新的基于稠密区域的K-medoids聚类算法，旨在解决传统K-medoids算法对初始中心点敏感和迭代次数过多的问题。通过利用密度可达思想，该算法能为每个数据对象建立稠密区域，并选择出具有高密度且相互远离的区域作为初始中心点。接着，算法将中心点的更新范围限制在选定的稠密区域内，以减少迭代次数并更快地达到最优或近似最优解。在Iris、Wine、PId等标准数据集上的测试表明，新算法能够有效地找到理想的中心点和稠密区域，且收敛速度快。" 正文: 聚类分析是数据挖掘中的核心任务，旨在揭示隐藏在大量数据中的模式和结构。其中，K-medoids聚类算法以其对噪声和离群点的良好鲁棒性而受到广泛应用。然而，K-medoids的一个显著缺点是对初始中心点的选择高度依赖，这可能导致算法陷入局部最优，而非全局最优。此外，传统的K-medoids算法通常需要大量的迭代才能收敛。 论文提出的基于稠密区域的K-medoids聚类算法，首先引入了密度可达的概念，这是基于密度的方法中常用的一种策略，用于识别数据中的密集区域。通过对每个数据对象建立稠密区域，算法可以更准确地捕捉数据的内在结构。接着，算法选取[K]个具有高密度并且相距较远的稠密区域的核心对象作为初始中心点，这有助于跳出局部最优的陷阱，提高聚类质量。 在中心点的更新策略上，新算法进行了优化。它限制了中心点的搜索范围，只在选定的[K]个有效稠密区域内进行更新，这样不仅减少了计算复杂度，也使得算法能在较少的迭代次数内达到最优或接近最优的聚类结果。这种方法在Iris、Wine、PId等标准数据集上的实验验证了其有效性，表明新算法在保持鲁棒性的同时，提高了收敛速度和聚类效果。 这篇论文的研究贡献在于提供了一种改进的K-medoids算法，通过结合稠密区域的特性，改善了初始中心点的选择和更新过程，从而提升了聚类性能。这一方法对于处理大规模、复杂结构的数据集具有较高的实用价值，特别是在面对存在噪声和离群点的数据时，可以更好地挖掘数据的内在结构和模式。