η型最大中心间隔极大熵聚类算法研究

"这篇论文研究了一种基于最大中心间隔的缩放型η-极大熵聚类算法(η-MCS-MEC)，旨在解决在数据缩放后聚类算法中心点趋于一致的问题，尤其针对极大熵聚类(MEC)算法的敏感性进行了改进。论文指出，当数据缩放比例低于10^-3数量级时，MEC算法的聚类效果会严重退化。为了解决这个问题，研究者在MEC算法基础上加入了最大中心间隔项和缩放因子η，构建了一个新的目标函数，即η-MCS-MEC算法。该算法通过对中心点间距离的调控，使它们达到最大化，同时利用η来调整类别的划分，防止聚类中心趋同。实验结果表明，新算法在模拟数据集和UCI数据集上表现出对数据变化的不敏感性和良好的鲁棒性。" 这篇学术论文详细探讨了数据预处理中的一个重要问题，即如何在保持数据信息完整性的前提下，有效处理数据之间的差异性。传统的处理方法是进行比例缩放，但这种做法可能对某些聚类算法，特别是极大熵聚类(MEC)算法产生负面影响。当缩放比例过于小，如10^-3数量级以下，MEC算法的聚类性能会显著下降，导致聚类中心趋于一致，这意味着不同类别的区分度降低。 为了解决这一问题，论文提出了η-极大熵聚类(η-MCS-MEC)算法，这是一种新的优化策略。它在MEC算法的基础上，引入了最大中心间隔的概念，这是一项用于确保聚类中心之间距离最大化的指标。此外，η-MCS-MEC算法还利用一个名为η的缩放因子来控制类别的划分，这个因子能够灵活地适应不同数据集的特性，从而避免聚类中心趋同的问题。 论文通过实验证明了η-MCS-MEC算法的有效性。在模拟数据集和UCI公开数据集上进行的实验显示，新算法对数据变化具有更强的鲁棒性，不再对缩放比例敏感。这一成果对于改善聚类分析的稳定性和准确性，特别是在面对大规模或复杂数据集时，具有重要的理论和实际意义。 关键词涉及的最大中心间隔、数据缩放、极大熵聚类和中心一致，揭示了研究的核心内容和目标。论文的贡献在于提出了一种新的聚类算法，它能够在处理缩放数据时保持聚类质量，对于数据挖掘、模式识别和智能计算领域有着重要的参考价值。