改进k中值聚类算法在图像分割和混合数据聚类中的应用

"改进k中值聚类及其应用 (2010年)" 本文是一篇发表在《烟台大学学报（自然科学与工程版）》2010年第23卷第3期上的研究论文，由谢明霞、郭建忠和陈科共同撰写。该论文涉及的主要内容是针对k中值聚类算法的改进，并探讨了其在混合数据聚类和图像分割领域的应用。文章指出，传统的划分方法（如k-means）和层次聚类方法各有优缺点，因此作者提出了一种结合两者优点的改进策略。 在聚类方法中，k-means是一种广泛应用的划分方法，它依赖于迭代过程和欧氏距离来确定数据点的归属和簇中心。然而，k-means对于初始聚类中心的选择敏感，且容易陷入局部最优。另一方面，层次聚类方法，包括凝聚型和分裂型，能生成树状结构，但计算复杂度较高，不适合大规模数据集。 论文中，作者详细分析了这两种方法的不足，并提出了一种新的改进k中值聚类算法。改进之处在于：一是采用更适应数据特性的相似性度量方法，以提高聚类的准确性；二是改进了初始聚类簇和簇中心的选取方法，通过层次聚类方法对数据进行预处理，以获取更合理的初始分布，从而克服k-means对初始条件的依赖。 在混合数据聚类中，这种改进的算法能更好地处理不同类型的数据特征，提高聚类效果。而在图像分割应用中，由于图像数据量通常较大，直接应用聚类算法效率较低。因此，论文建议先对图像进行小波变换，利用小波系数的低频部分进行层次聚类，快速获得初步的聚类簇和中心，降低了处理大型图像的复杂度。 关键词包括划分方法、层次方法、小波变换和k中值聚类，表明论文深入研究了这些技术的结合和应用。通过实验验证，改进后的算法在实际应用中表现出良好的聚类效果和实用性，特别是在处理大型图像时，展示了其优势。 这篇论文对于理解和优化聚类算法具有重要意义，特别是对于那些需要处理大量数据或复杂数据结构的领域，如图像处理、数据挖掘和模式识别等。通过引入层次聚类和小波变换，论文提出的改进策略为聚类算法提供了一个新的视角，有助于提升聚类质量和效率。