改进的k-means聚类算法研究与应用

"基于k-means聚类算法的研究 .pdf" 本文深入探讨了k-means聚类算法及其在数据挖掘中的应用。k-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于发现数据集中的自然分组或模式。该算法通过迭代过程将数据分配到k个预定义的类别中，以最小化簇内数据点的平方误差和，即欧几里得距离的总和。 在论文中，作者黄韬、刘胜辉和谭艳娜首先概述了聚类分析的基础和重要性，对比分析了多种聚类算法，如层次聚类、DBSCAN等。他们指出了这些算法各自的优势和局限性，比如层次聚类可以生成树状结构但可能对大规模数据处理效率低下，而DBSCAN能处理噪声点但对参数敏感。 k-means算法的主要问题是其对初始聚类中心的选择非常敏感。如果初始中心选择不当，可能导致算法收敛到次优解。为解决这一问题，作者提出了一种改进的k-means算法（Hk-means）。在Hk-means中，他们引入了多次采样的策略，通过对数据集进行多次随机初始化，然后选取能产生最佳聚类结果的初始中心。这种策略有效地减少了初始值对最终聚类效果的影响。 此外，Hk-means还采用了数据标准化处理，这是数据预处理的一个重要步骤，它确保不同特征尺度的一致性，从而提高聚类的准确性。通过在UCI数据集上进行实验，作者证明了Hk-means算法相比于原始k-means在聚类效果上有显著提升，这表明改进后的算法更稳定且适用于更广泛的数据集。 关键词涉及数据挖掘、聚类算法以及k-means算法，反映了该研究的核心内容。论文的贡献在于提供了一种改进的聚类算法，对于数据挖掘领域的实践者和研究人员具有重要的参考价值。该算法不仅提高了聚类的准确性和稳定性，而且为解决k-means的初始中心敏感性问题提供了新的思路，有助于未来聚类算法的发展和优化。