K-medoids聚类算法分析与优化研究

"这篇论文主要探讨了K-medoids聚类算法的分析与研究，作者是刘汉钊，由张开松教授指导，属于武汉轻工大学机械工程学院过程装备与控制工程专业的毕业设计。论文深入研究了K-medoids算法在数据挖掘、机器学习、空间资源群体科学、概率论和生物工程等多个领域的应用，并针对K-medoids算法的原始点敏感性和处理大规模数据集时性能下降的问题，提出了一种优化策略——基于原点微量调整和增量原点延迟集选的优化K-medoids聚类算法，以提高算法效率并减少运行时间。关键词包括数据挖掘、聚类分析、K-medoids算法和中心微调。" K-medoids是一种常见的聚类算法，全称为“Partitioning Around Medoids”（PAM），它是基于代表对象（medoids）的聚类方法，与K-means算法有所不同。K-means算法中使用的是质心（centroids），而K-medoids则选择数据集中真实存在的对象作为聚类中心，这使得K-medoids在处理非球形分布或者异常值较多的数据集时表现更优。 聚类分析是数据挖掘的重要组成部分，其目的是将数据集中的对象按照相似性划分成不同的组，这些组被称为簇。聚类分析可以无监督地发现数据的内在结构，无需预先知道类别信息。K-medoids算法通过迭代过程寻找最优的medoids，使得每个簇内对象与该簇的medoid之间的总距离最小，同时最大化不同簇之间的差异。 在实际应用中，K-medoids因其稳定性和对离群值的鲁棒性而被广泛采用。例如，在图像分割、文本分类、市场细分等领域都有它的身影。然而，K-medoids的主要挑战在于计算复杂度，特别是处理大数据集时，其效率较低且容易受到初始聚类中心选择的影响。 为了解决这些问题，论文中提到的优化K-medoids算法采用了原点微量调整和增量原点延迟集选策略。原点微量调整通过对聚类中心进行微小改动来逐步优化结果，而增量原点延迟集选则可以有效地减少替换原点的计算时间，从而提升了算法的运行效率。 K-medoids算法及其优化版本对于理解和处理复杂数据集提供了有力工具，尤其在资源发掘和数据分析中具有重要价值。随着数据规模的持续增长，这类算法的优化研究将继续成为学术界和工业界的热门话题。