改进的K-means聚类算法及应用

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K_means算法的改进及应用

邮局订阅号：82-946120元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注K-means 算法的改进及应用Improvement and Application of k-means Algorithm(上海大学)王刚勇周维民WANG Gang-yong ZHOU Wei-min摘要:针对k-means 算法在聚类过程中受初始聚类中心影响很大的问题,本文提出了一种优化初始聚类中心的方法。

此方法通过计算聚类中心与其他各个点之间的距离,依次找到最佳的一组初始聚类中心组合。

实验表明改进后的k-means 算法提高了检测率,降低了误检率,产生了质量较高的聚类结果。

关键词:K-means 算法;中心对象;聚类中图分类号:TP393.08文献标识码:AAbstract:In allusion to the problem of k-means algorithm that is greatly affected by the initial clustering center,a new method is proposed to optimize the initial clustering center.The method calculating the distance between the clustering center and other points will find the best clustering center combination.Experiments on the web-log show that the improved k-means algorithm can improve the detection rate,reduce error rate,and produce a high clustering result.Key words:K-means algorithm;Center object;Clustering文章编号:1008-0570(2012)10-0431-021引言随着计算机技术的不断发展,网络已经遍布于世界的各个领域和角落,随着而出的信息安全问题显得尤为重要。

kmeans++聚类算法步骤

kmeans++聚类算法步骤K-means++是一种改进的K-means聚类算法，其主要目的是为了解决K-means算法在初始化质心时的随机性，以避免陷入局部最优解。

以下是K-means++的步骤：1.选择初始质心：在开始时，算法随机选择一个点作为第一个质心。

然后，在选择下一个质心时，算法会考虑所有未被选为质心的点，并选择一个使聚类结果尽可能好的点作为质心。

具体来说，算法计算每个点的"代价"，这取决于该点与已选质心的距离。

然后，选择具有最小代价的点作为下一个质心。

这个过程重复k次，直到选择了k个质心。

2.分配数据点到最近的质心：一旦确定了k个质心，每个数据点被分配到最近的质心所代表的聚类中。

3.重新计算质心：对于每个聚类，新的质心被计算为该聚类中所有点的平均值。

4.迭代：步骤2和步骤3重复进行，直到质心不再发生显著变化或者达到预设的最大迭代次数。

这种改进使得K-means++在许多情况下都比传统的K-means更稳定，并且通常能找到更好的聚类结果。

然而，由于它需要更多的计算和存储，所以在大数据集上可能比K-means慢。

K-means++聚类算法适用于需要找到紧凑、分离良好的聚类的场景。

具体来说，以下是一些可能适用的场景：1.特征维度为数值型的数据聚类：该算法适用于对数值型特征进行聚类的任务，例如市场分析、金融分析、社交网络分析等领域。

2.文本聚类：在文本聚类中，可以将文本数据转换为数值矩阵，然后使用K-means++算法进行聚类。

例如，可以将新闻网站上的相同话题的新闻聚集在一起，并自动生成一个个不同话题的新闻专栏。

3.图像分割：在图像分割中，可以使用K-means++算法将图像中的像素划分为不同的区域，以便更好地识别和理解图像。

4.市场细分：市场细分是指将整个市场划分为不同的细分市场，以满足不同消费者的需求。

K-means++算法可以根据消费者的行为、兴趣和偏好将消费者划分为不同的群体。

一种改进的K-Modes聚类算法

一种改进的K-Modes聚类算法K-Modes聚类算法是一种适用于离散型数据的聚类算法，它是K-Means算法的一种扩展。

K-Modes算法使用了众数（mode）而不是均值来计算簇的中心，因此更适合于处理离散型数据。

K-Modes算法也存在一些局限性，例如对初始簇中心的选择敏感、对异常值敏感、对簇数K的选择不确定等。

有必要对K-Modes算法进行改进，以提高其在实际应用中的效果。

1. 改进初始簇中心的选择。

传统的K-Modes算法通常是随机选择初始簇中心，这样容易受到初始值的影响，导致结果不稳定。

改进的算法可以使用一些启发式方法或者基于数据特征的方法来选择初始簇中心，可以使用K-Means++的方法来选择初始簇中心，或者根据数据的分布特点来选择初始簇中心。

2. 改进簇的更新策略。

传统的K-Modes算法在簇的更新过程中通常是采用硬聚类的方式，即每个样本只能属于一个簇，这样容易导致结果受到异常值的影响。

改进的算法可以考虑使用软聚类的方式，允许每个样本以一定的概率属于多个簇，这样能够减小异常值对结果的影响。

3. 改进距离度量方法。

传统的K-Modes算法通常使用简单的汉明距离或者Jaccard距离来度量样本之间的相似度，然而这样的距离度量方法对于离散型数据的特点并不充分考虑。

改进的算法可以采用更加适合离散型数据的距离度量方法，例如可以考虑使用基于熵的距离度量方法来度量样本之间的相似度。

4. 改进簇数K的选择方法。

传统的K-Modes算法通常需要人工指定簇数K，这样需要一定的先验知识，并且结果对K的选择敏感。

改进的算法可以采用一些自动选择簇数K的方法，例如可以采用基于模型评估准则（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）来选择簇数K。

5. 改进对离散型数据的处理。

传统的K-Modes算法对离散型数据的处理方法比较简单，通常是采用one-hot编码或者标签编码来处理离散型数据。

改进的算法可以考虑使用更加适合离散型数据的编码方法，例如可以使用基于分布的编码方法来处理离散型数据。

改进K-means聚类算法在高校团组织建设中的应用研究

断弱化 ,地位逐渐降低。试图将改进的一层团组织提供科学的依据。关妞词团组织建设拉子群中圈分类号二一。法算文献标识码
文章编号
一
为
一
决广大青年思想深处的困惑和问题。长此以往 ,将有可能形成
引官
高校中的绝大多数学生为共青团员 ,作为具有高等学历的先进青年 , 他们应成为广大青年同志践行科学发展观的楷模。面对当今的现实环境 ,如何加强高校共青团工作 ,建设好强有力的共青团基层组织 ,是新形势下应该研究的一个重点课题。一之处聚类算法将相似的数据划分到同一个聚类中 ,而将不相似的数据划分到不同的聚类。然而该算法也存在着不足个初始聚类中心点的选取对聚类结果有较大的影响 , 同时由于该算法是采用梯度法求解极值 ,结果可能只是局部最优而非全局最优。为了克服这些缺陷 ,有文献结合遗传算法对均值算法进行改进 ,如 , 等采用了聚类中心的浮点编码方式 ,并设计了浮点数交叉和变异算法 ,从而提高了遗传聚类算法的搜索效率。但是 ,实验表明 ,当样本数目、维数和类别数较大时 ,这些算法常常过早地收敛于局部极优点的现象。本文用粒子群算法去改进一
, 聚类算法 , 改进后的算法可以
共青团活动的形式主义作风 , 致使高校共青团组织基础薄弱 , 直接影响团的先锋模范作用的发挥。另外 ,高校共青团的基层组织依旧以班级团支部为主。在现在进行的学分制改革中 ,虽然班级建制还在 ,但同班同学的课程安排差异很大 ,仅依托班级来集中开展团的工作已经不够了 ,这也造成了共青团基层组织的工作相对弱化。社会信息化进程的加快 ,使网络成为大学生学习、生活、娱乐中不可或缺的一部分 ,深刻地影响着高校学生的学习、思维、生活和沟通方式 ,进而给共青团组织建设工作带来了难度。各种文化类型、思想意识、观念、价值生活准则、道德规范都可以在网上找到立足之地 ,使得校园已不再是一方净土、是象不再牙塔 ,这容易让社会阅历浅 ,分辨是非能力还不是很强的青年学生产生更多的困惑。网络技术的普及 ,使网络己经成为当代大学生获取信息的重要来源 ,如果管理不好 ,不健康的甚至反动的信息就可能乘虚而人 ,将会对高校团员青年的学习、工作、生活方式产生错综复杂、非交织的深刻影响 ,使团组织对团是员青年的影响力下降。高校教育、学体制改革的不断深人 ,对高校共青团组织教的作用发挥途径和组织设置方式提出了新要求。素质拓展随着得到高校各部门的普遍重视 ,第一课堂与第二课堂的界限逐渐模糊 ,素质教育的可评估和可量化要求也给高校共青团组织的工作内容与方式带来了新的挑战 ,进一步明确高校共青团组织的工作职能 ,完善其工作机制成为当前面临的新问题。弹性学分制的实行和后勤社会化的推进 , 扩大了大学生在

kmeans的聚类算法

kmeans的聚类算法K-means是一种常见的聚类算法，它可以将数据集划分为K个簇，每个簇包含相似的数据点。

在本文中，我们将详细介绍K-means算法的原理、步骤和应用。

一、K-means算法原理K-means算法基于以下两个假设：1. 每个簇的中心是该簇内所有点的平均值。

2. 每个点都属于距离其最近的中心所在的簇。

基于这两个假设，K-means算法通过迭代寻找最佳中心来实现聚类。

具体来说，该算法包括以下步骤：二、K-means算法步骤1. 随机选择k个数据点作为初始质心。

2. 将每个数据点分配到距离其最近的质心所在的簇。

3. 计算每个簇内所有数据点的平均值，并将其作为新质心。

4. 重复步骤2和3直到质心不再变化或达到预定迭代次数。

三、K-means算法应用1. 数据挖掘：将大量数据分成几组可以帮助我们发现其中隐含的规律2. 图像分割：将图像分成几个部分，每个部分可以看做是一个簇，从而实现图像的分割。

3. 生物学：通过对生物数据进行聚类可以帮助我们理解生物之间的相似性和差异性。

四、K-means算法优缺点1. 优点：（1）简单易懂，易于实现。

（2）计算效率高，适用于大规模数据集。

（3）结果可解释性强。

2. 缺点：（1）需要预先设定簇数K。

（2）对初始质心的选择敏感，可能会陷入局部最优解。

（3）无法处理非球形簇和噪声数据。

五、K-means算法改进1. K-means++：改进了初始质心的选择方法，能够更好地避免陷入局部最优解。

2. Mini-batch K-means：通过随机抽样来加快计算速度，在保证精度的同时降低了计算复杂度。

K-means算法是一种常见的聚类算法，它通过迭代寻找最佳中心来实现聚类。

该算法应用广泛，但也存在一些缺点。

针对这些缺点，我们可以采用改进方法来提高其效果。

基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究

基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究随着社交媒体和网上新闻的日益发展，每天都会产生海量的信息。

为了更好地管理这些信息并实现有效的信息筛选，新闻聚类技术应运而生。

聚类技术可以将具有相似主题和特征的新闻聚集在一起，从而帮助用户更轻松地了解和获取感兴趣的信息。

在这项研究中，我们提出了一种改进的k-means聚类算法，用于新闻聚类。

该算法首先对新闻进行预处理，然后根据弗洛伊德算法计算文本之间的相似度。

具体步骤如下：1. 数据预处理在实际应用中，数据的清理和预处理是非常重要的。

对于新闻聚类来说，数据预处理包括去除标点符号、停用词，进行分词和词干提取等。

这些步骤都有助于减少文本维度，提高聚类的准确性和速度。

2. 计算相似度我们使用弗洛伊德算法来计算文本之间的相似度。

弗洛伊德算法是一种动态规划算法，可以在一个加权的有向图上计算所有节点之间的最短路径。

对于我们的新闻聚类问题，我们可以将所有的文本看作是图中的节点，根据共现词的频率建立边权重，从而计算节点之间的最短距离。

3. k-means聚类在计算相似度之后，我们使用改进的k-means算法将文本聚类成k个集群。

改进的k-means算法包括以下几个步骤：（1）初始化：根据随机质心的方法初始化k个簇。

（2）赋值：计算每个文本到k个簇质心的距离，将文本分配到最近的质心所在簇。

（3）更新质心：根据簇内所有文本的平均值，更新每个簇的质心。

（4）迭代：重复步骤2和步骤3直到质心不再变化或者达到最大迭代次数。

4. 聚类后处理最后，我们对聚类结果进行后处理。

我们使用标签传播算法来合并一些相关度高的类别。

标签传播算法基于贪心策略，将具有相似标签的文档合并到一个类别中。

实验结果显示，我们提出的改进k-means算法在新闻聚类方面可以有效地提高聚类准确性和速度。

这种算法在实际应用中可以帮助用户更轻松地了解和获取感兴趣的信息。

K-means聚类算法实现及应用

K-means聚类算法的实现及应用内容摘要本文在分析和实现经典k-means算法的基础上，针对初始类中心选择问题，结合已有的工作，基于对象距离和密度对算法进行了改进。

在算法实现部分使用vc6.0作为开发环境、sql sever2005作为后台数据库对算法进行了验证，实验表明，改进后的算法可以提高算法稳定性，并减少迭代次数。

关键字 k-means；随机聚类；优化聚类；记录的密度1 引言1.1聚类相关知识介绍聚类分析是直接比较各事物之间性质，将性质相近的归为一类，将性质不同的归为一类，在医学实践中也经常需要做一些分类工作。

如根据病人一系列症状、体征和生化检查的结果，将其划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查，等等。

聚类分析被广泛研究了许多年。

基于聚类分析的工具已经被加入到许多统计分析软件或系统中，入s-plus,spss,以及sas。

大体上，聚类算法可以划分为如下几类：1) 划分方法。

2) 层次方法。

3) 基于密度的算法。

4) 基于网格的方法。

5) 基于模型的方法。

1.2 研究聚类算法的意义在很多情况下，研究的目标之间很难找到直接的联系，很难用理论的途径去解决。

在各目标之间找不到明显的关联，所能得到的只是些模糊的认识，由长期的经验所形成的感知和由测量所积累的数据。

因此，若能用计算机技术对以往的经验、观察、数据进行总结，寻找个目标间的各种联系或目标的优化区域、优化方向，则是对实际问题的解决具有指导意义和应用价值的。

在无监督情况下，我们可以尝试多种方式描述问题，其中之一是将问题陈述为对数分组或聚类的处理。

尽管得到的聚类算法没有明显的理论性，但它确实是模式识别研究中非常有用的一类技术。

聚类是一个将数据集划分为若干聚类的过程，是同一聚类具有较高相似性，不同聚类不具相似性，相似或不相似根据数据的属性值来度量，通常使用基于距离的方法。

通过聚类，可以发现数据密集和稀疏的区域，从而发现数据整体的分布模式，以及数据属性间有意义的关联。

一种改进的k—means算法

布的数据具有很好的聚类效果，该算法有其突出的局限但
值算法的优化是很有必要的。原ｋ均值算法对孤
立点很敏感，少量的这些孤立点会对聚类结果产生较大的影响，本文从减小孤立点对聚类结果的影响这一点出发对其加以改进。
随着数据挖掘研究领域技术的发展，为数据作
挖掘主要方法之一的聚类算法，也越来越受到人们
改进的ｋ均值算法，改进后的ｋ均值算法能很好地
处理数据中存在孤立点的问题。
的关注。在众多的聚类算法中，ｋ均值聚类算法的２改进的ｋｍｅｎ算法－ａｓ应用领域非常广泛，括图像及语音数据压缩，包使用ｋ均值算法进行数据聚类时，以看出结果可用径向基函数网络进行系统建模的数据预处理，以的稳定性还存在很大的问题，有时聚类的效果非常及异构神经网络结构中的任务分解，此研究ｋ均因好（当数据分布呈凸形或球形的时候聚类的效果会
～一～一～一一～一一～～一～～一一一一一一一～一
性，量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响，此，少因采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想，出了基于该给思想的对ｋ均值算法的改进算法。实验表明，改进算法该比原ｋ均值算法具有更高的准确性。关键词：数据挖掘；类算法；－ａｓ算法聚ｋｍｅｎ

一种改进的K-Modes聚类算法

一种改进的K-Modes聚类算法K-Modes聚类算法是一种非常有效的算法，用于将数据集划分成相似的簇。

传统的K-Means算法是对连续数据进行聚类的，而K-Modes算法是对离散数据进行聚类的。

K-Modes算法也存在一些缺点，例如对初始化质心敏感，对离群值敏感，对于大规模数据集计算量大等问题。

改进K-Modes聚类算法是非常有意义的。

1. 初始化质心的改进：传统的K-Modes算法通常使用随机选择质心的方法来初始化，但这种方法很容易受到初始值的影响，导致聚类结果不稳定。

改进的方法可以是使用K-Means++算法来选择质心，或者使用其他的聚类算法来初始化质心，以得到更好的初始质心值，从而提高聚类的稳定性和准确性。

2. 离群值处理的改进：传统的K-Modes算法对离群值比较敏感，容易受到离群值的干扰，从而影响聚类结果。

改进的方法可以是使用异常值检测算法来识别和处理离群值，例如使用Z-Score方法或者箱线图方法来识别离群值，并进行相应的处理，或者使用基于密度的聚类方法来识别和剔除离群值，以提高聚类的鲁棒性和准确性。

3. 计算效率的改进：传统的K-Modes算法对于大规模数据集计算量比较大，因为它需要计算每个样本与每个质心的距离，而这个计算量随着数据集规模的增大而增加。

改进的方法可以是使用并行计算来加速计算过程，或者使用近似算法来加速计算过程，例如使用局部敏感哈希算法或者基于采样的方法来近似计算距离，以提高聚类的计算效率。

4. 簇的数量自动确定：传统的K-Modes算法需要事先确定簇的数量K，但在实际应用中往往不清楚应该选择多少个簇。

改进的方法可以是使用基于信息准则的方法来确定簇的数量，例如使用轮廓系数或者DB指数来评估聚类结果的好坏，从而自动确定簇的数量，以得到更合理的聚类结果。

改进的K-Modes聚类算法可以在初始化质心、离群值处理、计算效率和簇的数量确定等方面进行改进，从而得到更稳定、更准确、更高效的聚类结果。

k-means聚类算法研究及应用

k-means聚类算法研究及应用
K-means聚类算法研究及应用
一、简介
K-means聚类算法是一种非监督学习算法，它是一种广泛应用在模式分类和无监督式学习的数据挖掘技术。

它使用了基于距离的聚类算法，以相似性作为衡量子簇类别的标准，任务是将样本(属性)空间中的数据分为K个不同的类，使聚类的误差平方和最小化：通常假设样本由簇中心所处的子空间所构建，每个子空间由一个簇中心控制，因此K-means算法常常被形象地称为“均值聚类”算法。

二、原理
K-means聚类算法是一种迭代算法，它的基本思想是：首先，随机选取若干个“簇中心”，然后将其他的数据点根据其与“簇中心”的距离，归到最近的“簇中心”所代表的簇中。

然后根据新聚集的簇，重新更新这些“簇中心”；如此不断迭代，最终计算得到一组稳定的“簇中心”，这组“簇中心”所代表的簇就是最后的结果了。

三、应用
1、生物信息学：K-means聚类算法用于基因芯片和定量PCR，以及蛋白质表达数据。

2、计算机视觉：K-means用于图像分割,聚类，像素重新分配等。

3、自然语言处理：K-means用于文本聚类，文档分类，文本挖掘等方面。

4、机器学习：K-means用于各种拟合问题，比如参数估计，探索异常
值等等。

四、总结
K-means聚类算法是一种简单高效的聚类算法，它可以有效地将数据空间分割成几个簇，属于非监督学习算法，它的核心在于划分数据空间，对数据的模式分类和无监督式学习有较好的应用，如生物信息学、计
算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域。

K-means的优缺点及改进

K-means的优缺点及改进K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。

该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。

当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。

如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。

1）从N个文档随机选取K个文档作为质心2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类3）重新计算已经得到的各个类的质心4）迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束具体如下：输入：k，data［n］;（1）选择k个初始中心点，例如c［0］=data［0］，…c［k-1］=data［k-1］；（2）对于data［0］….data［n］，分别与c［0］…c［k-1］比较，假定与c［i］差值最少，就标记为i；（3）对于所有标记为i点，重新计算c［i］={ 所有标记为i的data［j］之和}/标记为i 的个数；（4）重复（2）（3），直到所有c［i］值的变化小于给定阈值。

K-means算法的优点是：首先，算法能根据较少的已知聚类样本的类别对树进行剪枝确定部分样本的分类；其次，为克服少量样本聚类的不准确性，该算法本身具有优化迭代功能，在已经求得的聚类上再次进行迭代修正剪枝确定部分样本的聚类，优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以降低总的聚类时间复杂度。

K-means算法的缺点是：首先，在K-means 算法中K 是事先给定的，这个K 值的选定。

基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究

基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究新闻聚类是一种对海量新闻进行分类整理的技术手段，它能够帮助人们快速地了解新闻的主题和热点，对于新闻媒体和信息服务提供商而言具有重要意义。

基于k-means算法的新闻聚类是目前比较常见的一种方法，但是传统的k-means算法存在一些问题，如对初始聚类中心的敏感性较强、需要事先确定聚类数目等。

如何对k-means算法进行改进，提高其在新闻聚类中的应用效果成为了研究的热点之一。

最新的研究表明，通过引入一些改进措施，可以有效提高基于k-means算法的新闻聚类的性能。

以下是一项基于改进的k-means算法的新闻聚类研究的具体内容。

该项研究对传统的k-means算法进行了深入的分析，发现在新闻聚类的过程中，传统的k-means算法容易受到初始聚类中心的选择影响，因此容易陷入局部最优解。

为了解决这一问题，研究团队提出了一种基于密度的初始聚类中心选择方法。

具体而言，他们通过计算每个新闻样本点的密度来确定初始聚类中心，使得初始聚类中心更加合理地分布在整个样本空间中，从而有效避免了传统k-means算法对初始聚类中心敏感的问题。

在传统的k-means算法中，需要事先确定聚类数目，这对于新闻聚类来说是一个较为困难的问题，因为新闻的主题和数量是动态变化的。

研究团队提出了一种自适应的聚类数目确定方法，即通过评估聚类内部的紧密度和聚类之间的分离度来自适应地确定聚类数目。

这种方法在一定程度上解决了传统k-means算法需要事先确定聚类数目的问题，提高了其在新闻聚类中的灵活性和适用性。

传统的k-means算法对异常点较为敏感，容易受到异常点的干扰，从而影响聚类结果的准确性。

为了解决这一问题，研究团队引入了一种基于局部密度的异常点检测算法，通过计算每个样本点周围的局部密度来识别异常点，并对其进行有效的处理。

这种改进措施有效提高了基于k-means算法的新闻聚类对异常点的鲁棒性，使得聚类结果更加稳健和可靠。

k-means聚类算法的研究和应用

k-means聚类算法的研究和应用
K-Means聚类算法是一种用于数据挖掘和分类的有效的机器学习技术。

它的思想是一
组数据通过K个类别自动划分，这使得它可以迅速地确定大量数据中具有相似特征的数据，并将其分类、聚合到相应类别中。

K-Means聚类算法运行是一种迭代过程，逐步优化结果，使用随机初始值来确定K个
类别的中心以及与中心的距离。

在每次迭代的过程中，都会调整这K个类别的中心，以最
大程度减小数据集之间的差异。

K-Means聚类算法最终得出的结果是K个类别，每个类别
有一个中心点表示其特征，并将数据集中所有其他数据点分布在各自的类别中。

K-Means聚类算法在机器学习中应用广泛，在电影推荐、搜索引擎技术、知识挖掘、
银行推荐系统等领域有着重要的应用。

目前，已经开发出许多尝试克服K-Means聚类带来
的问题的方法，如K-Means++聚类算法、改进的K-Means聚类算法和随机K-Means聚类算
法等。

这些研究和应用加深了人们对K-Means聚类算法的理解，使得它被用于不同的领域，提高了它的分类准确性，帮助企业提高效率。

一种改进的K-means算法

越来越得到人们的关注．关聚类算法有的研究也已经取得ｌ硕的成果根据『丰对象间的相似性度量和聚类评价准则等的不同，类方法～般包括：于划聚基分的方法、于层次的方法、于密度基基的方法、于网格的方法、于模型的基基方法，外还有模糊聚类方法、聚类此核
一
种改进的Ｋｍａｓ法 — ｅｎ算
李卓君
（汉商业服务学院湖北武汉武４０５）３０６
摘要：ｍａｓ法是聚类算法中最经典的划分算法之一，Ｋ— ｅｎ算它对初值的依赖性很强．聚类结果随初
始聚类中心选择的不同而波动很大提出了一种改进的Ｋ～ａｓ法．用Ｋｕｋｌ法生成聚类对象的ｍｅｎ算运ｒｓａ算最小生成树（Ｔ，权值从大到小删去Ｋ一ＭＳ）按１条边．到的Ｋ个连通子图中对象的均值作为初始聚类中得心进行聚类。由仿真实验表明，Ｉｅｎ算法较传统算法有更好的聚类效果和准确性Ｋ—１ａｓ１关键词：聚类； — ａｓ算法：ＴＫｍｅｎＭＳ
新聚类中心
无＿变化
低。具体思路如下：从ｎ数据对象 ① 个
任意选择ｋ个对象作为初始聚类中心：
时．法极易陷入局部极小点近年来算人们提出了多种改进和优化的方法．例

K-means算法的原理、优缺点及改进（转）

K-means算法的原理、优缺点及改进（转）----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------K-means⽅法是⼀种⾮监督学习的，它解决的是聚类问题1、算法简介：K-means⽅法是聚类中的经典算法，数据挖掘⼗⼤经典算法之⼀；算法接受参数k,然后将事先输⼊的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满⾜聚类中的对象相似度较⾼，⽽不同聚类中的对象相似度较⼩。

2、算法思想：以空间中k个点为中⼼进⾏聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的⽅法，逐次更新各聚类中⼼的值，直到得到最好的聚类结果。

3、算法描述：（1）适当选择c个类的初始中⼼；（2）在第k次迭代中，对任意⼀个样本，求其到c个类的各中⼼的距离，将该样本归到距离最短的那个中⼼所在的类（也成为簇）；（3）利⽤均值等⽅法更新该类的中⼼值；（4）对于所有的C个聚类中⼼，如果利⽤（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束；否则继续迭代。

注：对于距离函数和中⼼类型的某些组合，算法总是收敛到⼀个解，即K均值到达⼀种状态，聚类结果和中⼼都不再改变。

但为了避免过度迭代所导致的时间消耗，实践中，也常⽤⼀个较弱的条件替换掉“中⼼不再发⽣变化”这个条件。

例如，使⽤“直到仅有1%的点改变簇”。

4、算法举例：5、优、缺点：优点：1、该算法时间复杂度为O(tkmn)，（其中，t为迭代次数，k为簇的数⽬，m为记录数，n为维数）与样本数量线性相关，所以，对于处理集合，该算法⾮常⾼效，且伸缩性较好；2、原理简单，实现容易。

缺点：1、聚类中⼼的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是⾮常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适；2、Kmeans需要⼈为地确定初始聚类中⼼，不同的初始聚类中⼼可能导致完全不同的聚类结果。

一种改进的K_means聚类方法

进的聚类方法收敛速度快，而在较少的迭代后得到良好的聚类效果。从关键词：＿ｅｎ聚类；始聚类中心；启发式信息；收敛速度Ｋｍａｓ初
中图分类号：Ｐ８Ｔ１
文献标识码：Ａ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－７．０２０．０ｏ：０３６／．ｓ．０６２５２１．１０６ｓ４
ＴｈｎｔｅｓｅｄｏｌｏｔｍｓａｃｌｒｔｄＳｍｕａｉｎｒｓｌｎＵａａｅｓｄｍｏｓｒｔｈｔｃｍｐｒｎｉｒｄｔｎｅｐｅｆａｇｒｈｉｃｅｅａｅ．ｉｌｔｅｕｔｏＣＩｄｔｓｔｅｎｔｅｔａｏａｇｗｔｔａｉｏａＫｈｉｏｓａｉｈｉｌ
２１０２年第１期
文章编号：０－７（０２０－０２０１６２５２１）１０２－０４３
计算机与现代化ＪＵＮＩＹＩＮＡＨＵＩＡＪＵＸＡＤＩＡＳ
总第１７期９
一
种改进的Ｋｍａｓ — ｅｎ聚类方法
ＡｂｔａｔＴｉａｅｒｓｎｓａｒｖｄｃｕｔｒｎｄｌａｅｎｄｓａｃａｕｅｎ，ｉｒｅｏｖｅｐｏｌｍｆｌｗｓｒｃ：ｈｓｐｐｒｐｅｅｔｎｉｏｅｌｓｉｇｍｏｅｓｄｏｉｎｅｍｅｒｍｅｔｎｏｄｒｏｓｌｅｔｒｂｅｏｏｍｐｅｂｔｓｔｈｓ
—
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自适应 k 均值聚类

自适应 k 均值聚类
自适应 K 均值聚类（Adaptive K-Means Clustering）是一种改进的 K 均值聚类算法，它可以根据数据的分布自动调整聚类的数量 K。

传统的 K 均值聚类算法需要手动指定聚类的数量 K，但在实际应用中，我们往往不知道数据应该被分成多少个簇。

自适应 K 均值聚类算法的目标是找到最优的 K 值，使得聚类结果具有更好的准确性和可解释性。

自适应 K 均值聚类算法的基本思想是：在每次迭代中，根据当前的聚类结果评估聚类的质量，并根据评估结果动态地调整 K 值。

具体来说，算法会计算每个簇的轮廓系数（Silhouette Coefficient），轮廓系数是衡量一个簇内样本的密集程度和与其他簇的分离程度的指标。

如果某个簇的轮廓系数较低，说明该簇内的样本不够密集或者与其他簇的边界不够清晰，那么算法会尝试将该簇拆分成两个子簇。

反之，如果某个簇的轮廓系数较高，说明该簇内的样本非常密集且与其他簇的边界非常清晰，那么算法会尝试将相邻的两个簇合并成一个更大的簇。

通过不断调整 K 值和簇的划分，自适应 K 均值聚类算法可以找到最优的聚类结果，从而提高聚类的准确性和可解释性。

需要注意的是，自适应 K 均值聚类算法的计算开销通常比传统的 K 均值聚类算法要大，因为它需要在每次迭代中计算轮廓系数和调整 K 值。

如果你想了解更多关于自适应 K 均值聚类的信息，可以继续向我提问。

一种改进的K-Modes聚类算法

一种改进的K-Modes聚类算法1. 引言1.1 背景介绍K-Modes聚类算法是一种用于处理分类数据的聚类算法，它是K-Means算法在处理非数值型数据上的扩展。

在实际应用中，许多数据集包含大量的分类数据，因此K-Modes算法在数据挖掘和机器学习领域广泛应用。

背景介绍部分将讨论K-Modes算法的现状和存在的问题。

目前，K-Modes算法在处理大规模数据集时存在一些问题，比如对于数据量大、维度较高的分类数据，算法的效率较低，收敛速度较慢。

K-Modes算法对于不均衡数据集的聚类效果也不理想。

对K-Modes算法进行改进是十分必要的。

为了解决上述问题，本文提出了一种改进的K-Modes聚类算法，通过对K-Modes算法的基本原理进行深入分析和研究，提出了一种新的改进方法，旨在提高算法的效率和准确性。

通过实验设计和实验结果的验证，我们将证明我们的改进方法在处理大规模和不均衡数据集时具有更好的性能。

通过比较分析，我们将展示我们的改进方法相较于传统K-Modes算法的优势。

1.2 研究意义K-Modes聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它适用于离散属性的数据集聚类。

在实际应用中，这种算法可以帮助我们发现数据集中隐藏的模式和规律，从而更好地理解数据。

传统的K-Modes算法在处理具有大量离散属性的数据集时存在一些问题，比如收敛速度慢、聚类质量差等。

对K-Modes算法进行改进具有重要的研究意义。

通过改进K-Modes算法，可以提高算法的效率和准确性，使其在更广泛的应用领域发挥作用。

这对于数据挖掘、模式识别、社交网络分析等领域的研究和实践都具有重要的意义。

本文旨在通过对K-Modes聚类算法的改进，提高算法的性能和聚类效果，为进一步深入探究数据集的结构和特征提供有力的支持。

通过实验验证改进后的算法在聚类效果和计算效率上的优势，为相关研究和工程实践提供技术支持和借鉴。

通过研究K-Modes聚类算法的改进，将为相关领域的学术研究和实际应用带来积极的影响和推动。

kmeans熵值 -回复

kmeans熵值-回复k-means熵值的应用及步骤引言：在数据挖掘和聚类分析领域，k-means是一种经典且常用的聚类算法。

然而，传统的k-means算法只考虑了数据点之间的欧氏距离，而忽略了样本特征之间的关联性，这导致了一些聚类结果不准确的情况。

为了解决这个问题，研究人员引入了熵值来衡量样本的相似性，进而改进了k-means 算法。

本文将介绍k-means熵值的原理、应用和具体实施步骤。

一、k-means熵值的原理k-means熵值是一种改进的聚类算法，它将熵值引入k-means算法中，用于度量样本之间的差异。

熵值在信息论中常被用来表示信息的不确定程度。

在聚类分析中，熵值可以用来衡量样本在特征空间中的分布情况，从而判断是否属于同一类别。

二、k-means熵值的应用k-means熵值算法可以应用于各种领域，例如市场细分、生物信息学和社交网络等。

在市场细分中，可以利用k-means熵值来将客户分成不同的群体，以便做出个性化的营销策略。

在生物信息学中，可以利用k-means 熵值来对基因进行分类，从而研究其与疾病之间的关系。

在社交网络中，可以利用k-means熵值来找到不同的社团以及社团之间的关系。

三、k-means熵值的具体实施步骤1. 选择适当的距离度量方法：k-means熵值算法可以使用不同的距离度量方法来计算样本之间的相似性，常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦距离等。

根据不同的应用场景和数据特征选择合适的距离度量方法。

2. 初始化聚类中心：随机选择k个初始聚类中心，这些聚类中心将成为后续聚类迭代的起点。

3. 计算样本与聚类中心的距离：对每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心所在的类别。

4. 更新聚类中心：对每个聚类，计算其所有样本坐标的平均值，得到新的聚类中心。

5. 重复步骤3和4，直到满足停止条件：当聚类中心不再发生变化或者达到预定的迭代次数时，停止迭代。

kmeans++算法原理

kmeans++算法原理
K-means++算法是一种改进的K-means聚类算法，用于在初始时选择良好的聚类中心。

该算法的原理如下：
1. 首先随机选择一个数据点作为第一个聚类中心centroid。

2. 对于每一个数据点，计算它与已选择的聚类中心的最短距离d(x)^2，其中d(x)^2表示数据点x到最近的聚类中心的距离的平方。

3. 根据每个数据点与已选择的聚类中心的最短距离d(x)^2的权重来选择下一个聚类中心。

具体来说，每个数据点被选择为下一个聚类中心的概率与d(x)^2成正比。

4. 重复上述步骤2和步骤3，直到选择出k个聚类中心。

5. 使用选定的k个聚类中心执行标准的K-means算法进行聚类。

通过K-means++算法选择聚类中心时，更有可能选择到距离数据点更远的聚类中心，从而能够更好地初始化聚类过程，提高了聚类的效果。

这种改进能够避免传统K-means算法因初始聚类中心选择不佳而陷入局部最优解的问题，使得K-means++算法更稳定且更具鲁棒性。