k-Means与k-Medoids聚类算法在电信数据分析中的性能深度比较

本文研究主要探讨了在电信数据分析中，通过k均值(k-Means)和k质点(k-Medoids)聚类算法进行的一种先进方法。聚类分析作为数据挖掘领域的重要工具，其目的是通过识别数据中的模式和结构，将相似的对象归类到一起，形成高内部相似度和低外部相似度的集群，从而有助于预测数据趋势并应用于实际场景。 k-Means算法以其简单性和广泛应用而知名，它将数据分为预先设定数量的簇，每个簇的中心（质心）由该簇内的对象平均值计算得出。然而，k-Means对初始质心选择敏感，且不适合处理非凸形状的簇或含有噪声的数据。 相反，k-Medoids算法则更为稳健，它选择的是每个簇中的一个实际对象作为代表（medoid），而非中心点，这使得它更能抵抗异常值的影响。在电信数据中，考虑到服务器位置与连接距离等因素，k-Medoids可能更适合于这种具有地理相关性的数据集。 作者对这两种算法进行了深入的研究，对比了它们在电信数据集上的聚类效果，包括聚类质量（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）以及执行时间。通过对执行时间的分析，可以评估算法的效率和适用性，这对于大规模数据处理尤其关键。 研究发现，k-Means和k-Medoids在电信数据上的表现各有优劣，具体取决于数据特性及应用场景。在某些情况下，k-Means可能由于其速度优势而被优先选择；而在其他情况下，k-Medoids的稳定性可能使其成为更好的选择。这项研究提供了关于这两种常用聚类算法在电信数据处理中实际性能的有价值见解，有助于决策者根据具体需求选择合适的算法。 文章《Journal of Computer and Communications》(2018年第六卷，第10期)详细阐述了这些发现，并引用了国际标准期刊的ISSN号和DOI，为该领域的进一步研究和实践提供了参考。通过这篇论文，读者可以了解到如何在实际问题中有效运用k-Means和k-Medoids算法，以及如何权衡其性能特点来优化数据挖掘过程。