C#实现K-中心点算法：数据挖掘中的聚类优化

K-中心点算法是一种用于数据挖掘中的聚类分析方法，它通过寻找数据集中最合适的k个中心点来划分数据集。这个算法的目标是将n个对象组织成k个簇，每个簇由一个中心点代表，使得所有对象与其最近中心点的相异度之和最小，从而实现数据的高效聚类。 算法的核心步骤如下： 1. 初始化：首先，从n个对象中随机选取k个对象作为初始中心点，这些点将作为各个簇的代表。 2. 迭代过程： - 对象分配：其余的n-k个对象根据它们与已选中心点的距离分配到最近的簇。 - 评估替换：对于每个非代表对象，考虑四种可能的情况： - 如果当前属于某个中心点且替换后更接近其他中心点，对象会被重新分配。 - 如果非代表对象离其他中心点更近，即使替换代表也可能不改变归属。 - 更新中心点：如果替换操作导致总成本（即相异度总和）减少，就接受这个替换，否则保持不变。 - 停止条件：当不再有对象被重新分配时，算法停止，得到最终的簇划分。 3. 算法实现： - 本文使用的编程语言是C#，开发环境为Microsoft Visual Studio 2008，数据库是SQL Server 2000。 - 为了简化演示，这里选择了3维数据进行模拟，数据库设计包括一个简单的表，记录人们的年龄、身高等信息，以便于数据挖掘和聚类。 在实际应用中，K-中心点算法对结果簇个数k的选择较为关键，合适的k值能直接影响聚类效果。该算法虽然简单直观，但可能会陷入局部最优，所以在某些情况下可能需要结合其他聚类方法如K-means或DBSCAN进行改进。K-中心点算法在数据挖掘中提供了一种实用的手段，用于发现数据内在的结构和规律。