提升PAM聚类效率：K-means预处理与回溯法结合的算法

本文主要探讨了一种创新的聚类算法——基于K均值预处理回溯的PAM算法（K-means DataPreprocessingBackwardSearch PAM，简称KDPBS-PAM），由吴文亮、罗德超等人提出。PAM算法，即Partitioning Around Medoids (PAM)，是经典的凝聚层次聚类方法之一，但其在进行数据聚类过程中存在易陷入死循环的问题。这个问题源于PAM依赖于选择合适的初始质心，当数据分布不均匀或初始选择不合适时，可能导致算法陷入无法收敛的循环。 为解决这一问题，研究者引入了回溯法，这是一种在搜索过程中通过撤销先前决策来寻找最优解的方法。然而，这种方法增加了算法的复杂性，使得计算量增大且迭代次数增多，这对实际应用中的效率产生了负面影响。 因此，作者提出了一个改进策略，即在执行PAM聚类之前，先使用K均值算法对原始数据进行预处理。K均值算法以其简单快速的特点，能够粗略地确定数据的中心点，这些粗糙中心点被称为“粗糙中心点”。然后，从这些粗糙中心点中选择一组与它们距离最近的数据作为PAM的初始质心。这样，新提出的KDPBS-PAM算法能够在保持聚类效果的同时，显著减少迭代次数和计算成本。 实验结果显示，KDPBS-PAM算法显著提高了PAM算法的性能，尤其是在处理大规模数据集和复杂数据分布时，显示出优越的收敛性和计算效率。这表明，结合预处理和回溯策略，能够在保持聚类质量的同时，优化算法的运行效率，对于实际应用中的数据挖掘和机器学习任务具有重要的实践价值。 关键词：PAM，回溯法，K均值数据预处理，粗糙中心点，聚类性能优化。该研究不仅提升了聚类算法的稳定性，也为其他类似算法提供了改进思路，对于提升数据处理效率和准确度具有重要意义。