基于采样的改进K-means算法：提升聚类效率与稳定性

"该资源是一篇关于改进K-means算法的研究论文，由张玉芳、毛嘉莉和熊忠阳在2003年发表于《计算机应用》杂志上。文章探讨了K-means算法在大数据量场景下的局限性，并提出了一种基于取样的改进策略，旨在提高聚类效率和准确性，避免陷入局部最优解的问题，同时减少大聚类簇被错误分割的情况。" 正文： K-means算法是一种经典的无监督学习方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习中的聚类任务。它通过迭代过程将数据集划分为K个簇，目标是最小化簇内数据点与簇中心的距离之和，即误差平方和准则函数。然而，K-means算法存在几个显著的局限性：首先，它依赖于初始聚类中心的选择，容易陷入局部最优解；其次，对于大规模数据集，其计算复杂度高，运行时间较长；最后，当数据分布不均匀或者簇的大小差距较大时，K-means可能无法有效区分聚类。 针对这些问题，文章提出了一个改进的K-means算法。该算法引入了取样的思想，通过选取一部分代表性样本来代替全部数据进行迭代，这样可以减少计算量，提高算法的执行速度。同时，这种方法有助于打破由于局部最优解导致的聚类效果不佳的情况。另外，通过优化误差平方和准则函数，改进后的算法能更好地处理大聚类簇，避免将其分割成多个小簇，从而提高了聚类的稳定性和准确性。 仿真实验结果显示，改进的K-means算法在性能上优于传统的K-means算法，不仅聚类效果更优，而且具有更好的稳定性。这表明，该改进策略对于处理大规模数据集和解决传统K-means的局限性具有实际意义，对于科研和商业应用中的数据分析提供了有力工具。 这篇论文提出的改进K-means算法为解决经典K-means算法在大数据环境下的问题提供了一个有效途径。通过采样技术和对准则函数的优化，算法在保持聚类质量的同时，提升了运行效率，降低了陷入局部最优的风险。这对于数据密集型领域的研究和实践具有积极的指导价值。