基于方差优化的K-medoids聚类算法研究

"方差优化初始中心的K-medoids聚类算法是针对K-medoids聚类算法的改进，旨在解决快速K-medoids算法的计算复杂度和初始聚类中心选择的问题。该方法结合了样本间距离均值和标准差来确定邻域半径，并利用方差衡量样本分布的密集程度，选择方差最小且距离满足条件的样本作为聚类中心。通过实验在UCI数据集和人工模拟数据集上验证了算法的有效性和效率，表现出较短的聚类时间和良好的聚类效果。" K-medoids聚类算法是一种基于实例的非监督学习方法，它与K-means算法类似，但不同之处在于K-medoids选择数据集中的实际对象作为聚类中心，而不是计算的平均值。在标准的K-medoids算法中，选择初始聚类中心的过程对最终聚类结果有很大影响，不恰当的选择可能导致收敛到次优解。 针对快速K-medoids聚类算法存在的问题，本研究提出了一种新的初始中心选择策略。首先，算法不再直接依赖于密度计算，而是采用样本间距离的均值和标准差来定义邻域范围，这减少了计算复杂性。其次，通过使用方差作为样本分布的密集程度指标，可以更客观地判断样本间的紧密程度。选取方差最小的样本作为候选中心，同时确保这些样本之间的距离不低于定义的邻域半径，这样可以避免初始中心落在同一簇内的情况。 在实际应用中，邻域半径的设定通常是人为指定的，具有一定的主观性。而该文提出的优化方法，将邻域半径自动确定为样本距离的统计量，降低了人工调节的主观性，增加了算法的自动化程度。 实验部分，作者在UCI数据集和人工模拟数据集上对比了新算法与其他聚类算法的性能，包括聚类时间、聚类质量和稳定性等方面。结果显示，该方差优化的K-medoids算法在保持良好聚类效果的同时，显著缩短了计算时间，具有更高的效率和实用性。 总结来说，"方差优化初始中心的K-medoids聚类算法"是一种有效的改进策略，通过更合理的初始中心选择和邻域定义，提高了K-medoids算法的执行速度和聚类质量。这种方法对于大数据集和需要快速聚类的场景具有较高的实用价值。