K-means算法优化：基于DK差值图的初始聚类中心选择

"K-means初始聚类中心的选择算法 (2012年)，由郑丹和王潜平发表在《计算机应用》2012年第32卷第8期，探讨了K-means算法在聚类过程中的局限性，即随机选择初始聚类中心可能导致聚类效果不佳和结果不稳定性。" K-means算法是一种广泛应用的无监督机器学习方法，主要用于数据的分组或聚类。它的核心思想是将数据集分割成K个不同的群组，使得每个群组内的数据点间相似度高，而群组间的相似度低。然而，K-means的一个显著弱点是其对初始聚类中心的敏感性。如果初始中心选择不当，算法可能会陷入局部最优解，导致聚类结果不准确且易变。 本文提出了一种改进的初始聚类中心选择算法，以解决上述问题。该算法基于k-dist的差值（DK）图进行分析。k-dist图可以反映数据点在不同距离下的分布情况，它考虑了数据点之间的相对距离。算法首先计算数据点的k-dist值，然后分析这些值的变化趋势，找出主要密度水平曲线。在该曲线上，选取k-dist值最小的点作为初始聚类中心。这样选择的中心点能够更好地反映数据的分布特征，从而提高聚类的准确性和稳定性。 实验结果表明，采用这种改进算法，初始聚类中心的选择变得唯一，聚类结果更稳定，聚类准确率提升，同时也减少了迭代次数，提高了算法的效率。这种方法对于那些对聚类质量有高要求的应用场景尤其有价值，例如数据挖掘、市场细分、图像分析等。 关键词涉及到聚类、K-means算法、k-dist图、k-dist的差值图以及密度，这些都构成了该研究的核心内容。文章的中图分类号TQ11.13可能代表了计算机科学中的数据处理领域，而文献标志码A则可能表示这是一篇原创性的研究论文。 这篇论文提供了一个有效的策略来优化K-means算法，通过对初始聚类中心的精心挑选，提高了聚类的质量和算法的可靠性。对于在实际应用中遇到类似问题的数据科学家和机器学习工程师来说，这一改进具有重要的参考价值。