一种改进的K-means聚类算法
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。
加权k-means算法
加权k-means算法
加权K-means算法是一种改进的K-means算法，它在计算簇心点时考虑了每个样本点的重要性。
加权K-means算法根据每个样本点的重要程度为其分配不同的权重，使得权重较大的样本点在计算簇心点时具有更大的影响力。
通过为样本点分配不同的权重，加权K-means 算法能够更好地处理具有不同重要性的数据，从而得到更加准确和可靠的聚类结果。
加权K-means算法的实现步骤如下：
1.初始化：选择K个样本点作为初始簇心点，并为每个样本点分配一个权重值。
2.分配样本点到簇：根据每个样本点到各个簇心点的距离，将样本点分配到最近的簇中。
3.计算新的簇心点：根据每个簇中样本点的权重和坐标，计算新的簇心点。
权重较大的样本点对计算簇心点时的贡献更大。
4.更新权重：根据每个样本点到新计算的簇心点的距离，更新样本点的权重。
5.重复步骤2-4直到满足停止条件（例如，达到预设的最大迭代次数或簇心点收敛）。
6.输出结果：最终得到的K个簇心点和每个样本点的簇标签即为加权K-means算法的输出结果。
需要注意的是，加权K-means算法的权重值可以是人为设定的，也可以通过其他算法或启发式方法计算得到。
另外，由于加权K-mea
ns算法需要为每个样本点分配权重，因此对于大规模数据集，加权K -means算法可能需要更多的计算资源和时间。
一种改进的K-Modes聚类算法
一种改进的K-Modes聚类算法
K-Modes是一种经典的聚类算法，它可以根据数据集中的类别特征将数据划分为不同的类别。
然而，K-Modes算法有一些缺陷，例如对初始质心位置的敏感性、计算复杂度高等。
为了解决这些问题，研究人员提出了改进的K-Modes聚类算法。
这种算法结合了
K-Modes聚类和模糊聚类的思想，具有更好的鲁棒性和更快的计算速度。
1. 初始化隶属度矩阵U和距离矩阵D。
其中，U矩阵表示每个样本属于各个聚类的概率，初始化为随机值；D矩阵表示每个样本与每个聚类中心的距离，初始化为K-Modes的初始距离矩阵。
2. 计算新的聚类中心。
根据U矩阵和数据集中的类别特征，计算每个聚类的新中心。
3. 更新隶属度矩阵U。
根据新的聚类中心和距离矩阵D，更新U矩阵。
4. 停止条件判断。
如果满足停止条件（例如U矩阵的变化小于某个阈值），则结束迭代；否则，继续执行第2步和第3步。
1. 通过初始化隶属度矩阵U和距离矩阵D，避免了对初始质心位置的敏感性。
这样可以减少算法的随机性，提高聚类的稳定性。
2. 引入模糊聚类的思想，将样本分配到多个聚类中心，增加了聚类的灵活性。
3. 算法具有更快的计算速度，因为距离矩阵D可以预先计算，减少了计算的时间复杂度。
总之，改进的K-Modes聚类算法是一种有效的聚类算法，可以应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等领域。
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。
改进的层次k均值聚类算法
改进的层次k均值聚类算法K-means聚类算法是一种基于距离的无监督学习算法，它在数据挖掘和机器学习中广泛应用。
然而，传统的K-means算法存在着一些问题，特别是在处理大规模数据、噪声数据和高维数据方面表现欠佳。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的K-means聚类算法。
改进的层次K-means聚类算法是一种比传统K-means更有效的聚类算法之一。
它通过增加层次结构的方式在多个层次进行聚类，能够对复杂数据结构和噪声数据进行更好的处理。
以下是改进的层次K-means聚类算法的特点及其优点：1. 增加层次结构改进的K-means聚类算法通过增加层次结构，在不同层次上进行聚类，能够更好地处理具有复杂结构的数据。
在每个层次中，数据被分为更小的聚类中心，每个聚类中心代表一个数据点的集合。
然后，将这些聚类中心看作新的数据点，再在下一个层次中重复这个过程。
通过这种方式，能够生成具有不同层次的聚类结果。
2. 非独立性噪声数据处理传统的K-means算法无法有效地处理非独立性噪声数据，这种数据可能会对聚类结果造成影响。
改进的层次K-means聚类算法通过使用权重和距离函数处理非独立性噪声数据。
具体来说，对于每个数据点，根据其与其他数据点的距离和它的权重计算它的新的聚类中心。
这种方式能够使非独立性噪声数据对聚类结果的影响降到最低，提高聚类准确率。
3. 处理大规模数据传统的K-means算法在处理大规模数据时效率低下，需要大量时间和计算资源。
改进的层次K-means聚类算法通过数据分区和并行处理技术能够更好地处理大规模数据。
具体来说，将数据分为小的块，在不同的处理器上并行处理。
这种方式能够减少计算时间，提高效率。
4. 多样性聚类结果改进的层次K-means聚类算法能够生成多样性的聚类结果，这种结果能够更好地反映数据的不同特征和结构。
在不同的层次上进行聚类，能够得到不同的聚类结果，这些结果代表了数据的不同方面。
(完整版)X-means：一种针对聚类个数的K-means算法改进
X-means：一种针对聚类个数的K-means算法改进摘要尽管K-means很受欢迎，但是他有不可避免的三个缺点：1、它的计算规模是受限的。
2、它的聚类个数K必须是由用户手动指定的。
3、它的搜索是基于局部极小值的。
在本文中，我们引入了前两种问题的解决办法，而针对最后一个问题，我们提出了一种局部补救的措施。
根据先前有关算法改进的工作，我们引入了一种根据BIC（Bayesian Information Criterion）或者AIC（Akaike information criterion）得分机制而确定聚类个数的算法，本文的创新点包括：两种新的利用充分统计量的方式，还有一种有效地测试方法，这种方法在K-means算法中可以用来筛选最优的子集。
通过这样的方式可以得到一种快速的、基于统计学的算法，这种算法可以实现输出聚类个数以及他们的参量值。
实验表明，这种技术可以更科学的找出聚类个数K值，比利用不同的K值而重复使用K-means算法更快速。
1、介绍K-means算法在处理量化数据中已经用了很长时间了，它的吸引力主要在于它很简单，并且算法是局部最小化收敛的。
但是它有三点不可避免的缺点：首先，它在完成每次迭代的过程中要耗费大量的时间，并且它所能处理的数据量也是很少的。
第二，聚类个数K值必须由用户自身来定义。
第三，当限定了一个确定的K值时，K-means算法往往比一个动态K值的算法表现的更差。
我们要提供针对这些问题的解决办法，通过嵌入树型的数据集以及将节点存储为充分统计变量的方式来大幅度提高算法的计算速度。
确定中心的分析算法要考虑到泰森多边形边界的几何中心，并且在估计过程的任何地方都不能存在近似的方法。
另外还有一种估计方法，“黑名单”，这个列表中将会包含那些需要在指定的区域内被考虑的图心。
这种方法不仅在准确度上以及处理数据的规模上都表现的非常好，而这个快速算法在X-means 聚类算法当中充当了结构算法的作用，通过它可以很快的估计K值。
一种改进的k-means初始聚类中心选取算法
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一
种改进 的 ｋ ｍｅｎ 初始聚 类 中心选 取算法 — ａｓ
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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。
《基于改进K-means和WOA的WSN路由算法》
《基于改进K-means和WOA的WSN路由算法》一、引言无线传感器网络（WSN）是一种由大量低功耗、低成本、多功能的无线传感器节点组成的网络系统，用于实现特定空间范围内的实时感知和检测任务。
随着WSN在多个领域的广泛应用，其路由算法的优化问题变得尤为重要。
本文提出了一种基于改进K-means和鲸鱼优化算法（WOA）的WSN路由算法，旨在提高网络性能，延长网络生命周期。
二、背景与相关技术K-means算法是一种经典的聚类算法，具有简单、快速、易于实现等优点，被广泛应用于数据聚类和分类任务中。
然而，在WSN路由中，传统K-means算法往往难以处理节点动态变化和网络拓扑结构复杂等问题。
因此，对K-means算法进行改进，以提高其在WSN路由中的适用性是必要的。
鲸鱼优化算法（WOA）是一种新兴的优化算法，具有全局搜索能力强、参数设置简单等特点。
它能够在多维空间中寻找到最优解，对于解决WSN路由中的优化问题具有很好的潜力。
三、算法设计（一）改进K-means算法针对传统K-means算法在WSN路由中的不足，本文提出了一种基于密度的改进K-means算法。
该算法通过引入节点密度和通信质量等指标，对聚类中心进行动态调整，以适应网络中节点动态变化和拓扑结构的变化。
同时，该算法还采用了一种基于局部信息的优化策略，以进一步提高聚类的准确性和效率。
（二）WOA优化WSN路由本文将WOA应用于WSN路由中，通过在多维空间中寻找到最优的路由路径，以实现网络性能的优化。
具体而言，我们首先将WSN路由问题转化为一个多目标优化问题，然后利用WOA的全局搜索能力，在解空间中寻找到最优的路由路径。
此外，我们还采用了一种自适应的步长调整策略，以进一步提高WOA的搜索效率和准确性。
四、算法实现与实验分析（一）算法实现本文所提出的基于改进K-means和WOA的WSN路由算法，可以在多种编程环境和平台上实现。
具体而言，我们采用Python 语言编写了算法的实现代码，并利用了相关WSN仿真工具进行实验验证。
一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法
国际权威 学术组织 Ｉ Ｃ ＤＭ（ ｔ ｈ ｅ Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｏｎ Ｃ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｎＤａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 选 中的 数 据 挖 掘 领域 的 十 大 经 典 算 法 之
（ 福建 师 范大 学 福 州 ３ ５ ０ １ ０ ８ ）
摘 要 分析 了 Ｋ－ ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类 算法在 图像检 索 中的缺点 ， 提 出了一种 改进 的 Ｋ － ｍｅ ｎｓ ａ 聚类 算法的 图像检 索方 法。它
首先计算 图像特征库 里面的所有颜 色直方 图特征之 间的欧氏距 离； 然后根据“ 两个对象距 离越近 ， 相似度越 大” ［ 这一 原理 ， 找到符合 条件 的特征向量作为 Ｋ－ ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类的初始类心进行聚 类； 最后进 行 图像检 索。 实验 结果表 明 ， 本算 法 具有较 高的检 索准确率 。 关键 词 聚类 ， Ｋ－ ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类算法 ， 颜 色直方 图特征 ， 图像检 索 ， 特征提取 Ｔ Ｐ ３ ９ 文献标识码 Ｂ 中图法分 类号
所谓 基 于 内容 的图像 检索 （ Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ， Ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍａ Ｉ ｇ ｅ
算法中 ， 模糊 ｃ均值算法 ［ １ ４ ， １ ５ ］ 利用伪 随机数产生初 始聚类 中 心， 不 能产 生稳定 的聚类效果 ， 尤其 是 聚类 目数 比较多 ， 或 者 聚类结果对 初始 聚类 中心 比较 敏感时 ， 往 往不 能得 到令人 满 意的聚类效果 。Ｋ － ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类算 法ｌ ＿ １ 。 ］ 应 用最为 广泛 ， 并且是
一种改进的动态K—means聚类算法
一种改进的动态K—means聚类算法詹辉煌;朱敏琛【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)020【摘要】There are great impacts on traditional K-means algorithm results of clustering for initial cluster centers. A new im- proved K-means algorithm is proposed. A new method for selecting initial cluster centers according to the inner class distance of samples which dynamically adjust the distance between clustering. It not only can nake the cluster centers as dispersed as possible and highly representative ,but can avoid K-means algorithm into local optimum effectively. The improved algorithm is done experi- ments on data of UCI data set, the results show that improved algorithm can improve the clustering accuracy.%针对初始聚类中心对传统K-means算法的聚类结果有较大影响的问题，提出一种依据样本点类内距离动态调整中心点类间距离的初始聚类中心选取方法，由此得到的初始聚类中心点尽可能分散且具代表性，能有效避免K-means算法陷入局部最优。
通过UCI数据集上的数据对改进算法进行实验，结果表明改进的算法提高了聚类的准确性。
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，室内定位技术在诸多领域如智能建筑、物流管理、智慧城市等扮演着日益重要的角色。
其中，WiFi因其覆盖面广、布网方便和低成本等优势，已成为室内定位的主流技术之一。
然而，传统的WiFi室内定位方法在面对复杂多变的室内环境时，仍存在定位精度不高、稳定性差等问题。
因此，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权k近邻）算法的WiFi室内定位方法，旨在提高定位精度和稳定性。
二、K-means聚类算法的改进K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，通过迭代优化将数据划分为K个聚类，使得每个聚类内部的样本具有较高的相似性。
在WiFi室内定位中，我们可以将WiFi信号强度作为数据特征，利用K-means算法对不同位置点的WiFi信号强度进行聚类。
然而，传统的K-means算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、易陷入局部最优等问题。
因此，本文提出了一种改进的K-means算法。
该算法通过引入密度峰值检测技术，能够在迭代过程中自动识别并剔除噪声数据和异常值，从而提高聚类的准确性和稳定性。
此外，我们还采用了一种基于质心的初始化方法，以减少算法陷入局部最优的可能性。
三、WKNN算法的引入WKNN算法是一种基于距离度量的分类与回归方法，通过计算待测样本与已知样本之间的距离，并赋予不同的权重，以实现对未知样本的分类或预测。
在WiFi室内定位中，我们可以将WKNN算法应用于计算用户设备（UE）与各个接入点（AP）之间的距离，进而确定UE的位置。
相比传统的KNN算法，WKNN算法通过引入权重因子，能够更好地处理不同特征之间的差异性，提高定位精度。
此外，WKNN算法还可以通过调整权重的计算方式，灵活地适应不同的应用场景和需求。
四、基于改进K-means和WKNN的WiFi室内定位方法本文将改进的K-means聚类算法和WKNN算法相结合，提出了一种新的WiFi室内定位方法。
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聚类算法是一种经典的聚类算法，它适用于处理分类数据。
随着大数据时代的到来，对于传统的K-Means算法在处理非数值型数据时表现不佳的问题变得日益突出。
针对这一问题，研究人员提出了一种改进的K-Modes聚类算法，以解决K-Means算法在处理分类数据时的不足之处。
改进的K-Modes聚类算法应运而生。
通过引入新的聚类准则或调整算法中的参数，改进后的K-Modes算法能够更好地处理分类数据，提高聚类的准确性和稳定性。
这一改进对于提高数据挖掘任务的效率和精度具有重要的意义，也为聚类算法在实际应用中的广泛推广提供了新的方向。
1.2 研究意义研究意义在于通过对K-Modes聚类算法进行改进，可以提高算法在实际应用中的准确性和效率。
传统的K-Modes聚类算法在处理非数值特征数据时存在一些问题，比如对类别型数据的处理方式较为简单，容易导致聚类结果不够准确。
通过对K-Modes算法进行改进，可以更好地适应非数值特征数据的处理需求，提高聚类结果的质量。
改进的K-Modes聚类算法可以应用于多领域的数据挖掘任务中，比如市场营销、生物信息学、社交网络分析等领域。
在这些领域中，数据通常包含大量的非数值特征，传统的K-Means算法无法准确处理这些数据。
改进的K-Modes算法可以为这些领域提供更有效的数据挖掘工具，帮助研究人员更好地理解数据，发现隐藏在数据背后的规律和价值。
研究改进的K-Modes聚类算法具有重要的理论和实际意义，可以推动数据挖掘领域的发展，促进各行各业对数据的深入分析和应用。
2. 正文2.1 K-Modes聚类算法简介K-Modes聚类算法是一种用于对离散数据进行聚类的算法，它是K-Means在处理离散数据时的推广。
与K-Means算法不同的是，K-Modes算法使用频数来计算距离，而不是使用欧氏距离。
这使得K-Modes算法更适合处理离散数据，如文本数据、分类数据等。
一种改进的k均值聚类初始聚类中心点选取的算法
一种改进的k均值聚类初始聚类中心点选取的算法一种改进的k均值聚类初始聚类中心点选取的算法随着大数据时代的到来，数据聚类成为了数据挖掘领域中的一个重要课题。
而k均值（k-means）聚类算法作为一种经典的聚类算法，被广泛应用于图像处理、模式识别、数据分析等领域。
然而，k均值聚类算法在选择初始聚类中心点时存在着一些问题，比如对初始中心点的选择敏感、容易陷入局部最优解等。
研究者们提出了一种改进的k均值聚类初始聚类中心点选取的算法，以解决这些问题。
一种改进的k均值聚类初始聚类中心点选取的算法，可以说是对传统k 均值算法的一种改进和提升。
传统的k均值算法是将数据集中的若干个数据点作为初始的聚类中心点，然后不断迭代优化这些中心点的位置，直到收敛为止。
然而，传统算法对初始中心点的选择非常敏感，容易受到随机性的影响，并且可能陷入局部最优解而难以找到全局最优解。
为了解决这一问题，研究者们提出了一种改进的k均值聚类初始聚类中心点选取的算法。
该算法的核心思想是通过数据点之间的相似度和距离来选择初始的聚类中心点，从而尽可能地避免陷入局部最优解。
具体而言，该算法首先计算出数据集中所有数据点两两之间的距离和相似度，然后根据这些距离和相似度信息选择初始的聚类中心点，使得这些中心点能够代表整个数据集的分布特征。
值得一提的是，该算法在选择完初始聚类中心点之后，仍然使用传统的k均值迭代优化算法进行聚类。
可以说该算法并不改变传统k均值算法的基本原理，而是在初始聚类中心点的选取上做出了改进。
通过实验和对比分析，研究者们发现，这种改进的初始聚类中心点选取算法在一定程度上能够提高k均值聚类算法的聚类效果，降低局部最优解的出现概率，从而得到更加稳定和准确的聚类结果。
总结回顾起来，一种改进的k均值聚类初始聚类中心点选取的算法是对传统k均值算法的一种优化和改进。
通过以数据点之间的相似度和距离为基础选择初始聚类中心点，该算法能够在一定程度上解决传统算法对初始中心点选择的敏感性和局部最优解的问题。
一种改进的K-means聚类算法
一种改进的K-means聚类算法
王勇;刘建平;蔡长霞
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2010(023)008
【摘要】聚类是数据挖掘中的一种重要数据分析方法,K-means是一种基于划分的聚类算法.针对K-means算法中每次调整簇中心后确定新的簇中心需要大量的距离计算,提出一种利用簇中心的变化信息来确定新簇中心的方法,通过从动态簇中心集中选取候选集的方法减少了过滤算法的计算复杂度.理论分析表明,此算法在每一个迭代阶段能有效的减少距离计算数和计算时间.当数据集越大,维度越高时,算法的优越性越显著.
【总页数】3页(P91-93)
【作者】王勇;刘建平;蔡长霞
【作者单位】浙江理工大学信息电子学院,浙江,杭州,310018;浙江理工大学信息电子学院,浙江,杭州,310018;浙江理工大学信息电子学院,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种改进的面向差分隐私保护的k-means聚类算法 [J], 赵莉; 付世凤
2.一种改进的K-means聚类算法 [J], 宋明杰; 阎少宏
3.一种改进的K-means聚类算法 [J], 宋明杰;阎少宏
4.一种改进的简化均值粒子群K-means聚类算法 [J], 靳雁霞;齐欣;张晋瑞;程琦甫
5.基于Hadoop平台的一种改进K-means文本聚类算法 [J], 潘俊辉;王辉;张强;王浩畅
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一种改进的K_means聚类方法
中图分类号 ：Ｐ ８ Ｔ １
文献标识码 ： Ａ
ｄ ｉ １ ．９９ ｊｉ ｎ １０ － ７ ．０ ２０ ．０ ｏ ： ０ ３ ６ ／．ｓ ．０ ６２ ５ ２ １ ．１０ ６ ｓ ４
Ｔｈ ｎ ｔ ｅ ｓ ｅ ｄ ｏ ｌ ｏ ｔｍ ｓ ａ ｃ ｌ ｒｔｄ Ｓ ｍｕ ａｉｎ ｒ ｓ ｌ ｎ Ｕ ａａ ｅｓ ｄ ｍｏ ｓｒｔ ｈ ｔｃ ｍｐ ｒｎ ｉ ｒｄ ｔ ｎ ｅ ｐ ｅ ｆ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｃ ｅｅａ ｅ ． ｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｏ ＣＩｄ ｔｓ ｔ ｅ ｎ ｔ ｅ ｔ ａ ｏ ａ ｇ ｗ ｔ ｔａ ｉ ｏ ａ Ｋ ｈ ｉ ｏ ｓ ａ ｉ ｈ ｉ ｌ
２１ ０ ２年第 １ 期
文章 编号 ： ０ － ７ （０ ２ ０ －０２０ １ ６２ ５ ２ １ ） １０２ － ０ ４ ３
计 算 机 与 现 代 化 Ｊ Ｕ Ｎ ＩＹ Ｉ Ｎ ＡＨＵ Ｉ Ａ Ｊ Ｕ ＸＡ Ｄ Ｉ Ａ Ｓ
总第 １７期 ９
一
种 改 进 的 Ｋ ｍ ａｓ — ｅｎ 聚类 方 法
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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++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。
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为 了 确 定 一 个 数 据 点 的 最 佳 匹 配 ， 方 误 差 计 算 是 必 需 ｋ平
的 ， 中 ｋ是簇 的数 目。 在这 个 迭 代 过 程 中 ， 埃 德 迭 代 把 一 个 其 劳
为 了加 快簇 的 聚类 我 们 将 修 改 过 滤 算 法 ，修 改 的过 滤 算 法 被 称 为 改进 的过 滤算 法 （ Ａ） 为 了 更 加 清 楚 地 说 明改 进 的过 ＭＦ 。
先把 簇 划 分 为 动 态 组 和 静 态 组 。 利 用 算 法 迭 代 过 程 中 的 中 心 变
Ｋ ｍｅ ｎ 类 算 法 也 就 是 广 义 劳 埃 德 算 法 （ ＡＧｅ ｅａ— — ａ ｓ聚 ＧＬ ： ｎ ｒｌ
ｉ ｄ Ｌ ｙ ｌｏｉ ｍ）其 中 ， 表 点 表 示 一 个 簇 ， 氏距 离 用 ｚ ｌ ｄ Ａｇ ｒｈ ， ｅ ｏ ｔ 代 欧 来 测 量 一 个 数 据 点 Ｘ和 簇 中 心 Ｃ 的误 差 。 Ｋ ｍｅ ｎ — ａ ｓ聚 类 算 法
中心 集 中选 取 候 选 集 的 方 法 减 少 了过 滤 算 法 的计 算 复 杂度 。 论 分 析 表 明 ， 算 法在 每 一 个迭 代 阶段 能有 效 的减 少距 离计 理 此 算数 和 计 算 时 间。 当数 据 集 越 大 ， 度 越 高 时 ， 法 的优 越 性 越 显 著 。 维 算 关 键 词 ： 据 挖 掘 ， — ｅ ｎ 算 法 ， 中心 ， 态簇 ， 离计 算 数 数 Ｋ ｍ ａｓ 簇 动 距
ｍｅｎｓ ｏ ｔ ｔ ｄｅ ｅ ｍ ｉ ｔ ｅ ｔ ｒ ｎｅ ｈ ｎｅ ｗ ｃｅ ｔ ｒｔ ｓ ｎ ｅ ． ｐａ ｈｉ ｐｅｒ ｅｄｕ ｅ ｈ ｃ ｒ ｃ ｔ ｅ ｏｍ ｐｕａ ｉ ａｌｃ ｔｔ ｏｎ ｏｍ ｐｌｘｉ ｏ ｆｌ ｉｇ ｌ ｉ ｍ ａ ｃｏ ｄｉ ｔ ｓ — ｅ ｔ ｆ ｉｅｒ ａｇｏｒｈ ｙ ｔ ｎ ｔ ｃ ｒ ｎｇ ｏ ｅ
２ 改 进 的 过 滤 算 法
少 簇 中心 点 集 合 的 产 生 时 间 ，对 提 高 簇 的产 生 效 率 很 有 意 义 。
Ｋ ｎ ｎ ｏ等 发 现 一 种 基 于 ｋ ｔ ｅ 的过 滤 算 法 （Ａ） 于加 快 ａｕｇ ｄ—ｒ ｅ Ｆ 用
新 的簇 中心 的产 生 。 在 本 论 文 中 ， 们 提 出一 种 算 法 改 进 Ｆ 的 的性 能 。算 法 首 我 Ａ
Ａｍｉｇ ａ ｈ ｒｂｅ ｆＫ－ ａ ｓ ａｇ ｒｈ ｔａ ａ ｈ ｏ ｈ ｄｕ ｔ ｎｓ ｉ ｈ ｌｓｅ ｅ ｔｒｔ ｅｅｍｉｅ ｔｅ ｎ ｗ ｃｕ — ｉ ｎ ｔｔｅ ｐｏ ｌｍ ｏ — ｍｅ ｎ ｌｏｉ ｍ ｈ ｔｅ ｃ ｆｔｅ ａ ｊｓｍｅ ｔ ｎ ｔｅ ｃｕ ｔｒｃ ｎｅ ｏ ｄ ｔｒ ｎ ｈ ｅ ｌｓ ｔ
化 。在 这 个 迭 代 过 程 中 ， 常 需 要 产 生 大 量 的簇 代 表 点 。如 何 减 经
数 据 点 映 射 到 一 个簇 的操 作 具 有最 大 的计 算 复杂 度 。 为 了 与 ｋ ｍｅ ｎ － ａ ｓ聚 类 获 得 同样 的 簇 和 加 快 簇 的 聚 集 过 程 ， 在迭代过中 ， 们需要发现一种方法获得可重用的信息。 我
化 信 息 来 决 定 每 一 个 结 点 的 候 选集 。
王 勇 刘 建 平 蔡 长 霞
聚 类 是 数 据 挖 掘 中的 一 种 重 要 数 据 分 析 方 法 ， — ａ ｓ是 一 种 基 于划 分 的 聚 类 算 法 。针 对 Ｋ ｍｅ ｎ Ｋ ｍｅ ｎ — ａ ｓ算 法 中每 次调
整 簇 中心 后 确 定 新 的 簇 中心 需 要 大 量 的 距 离计 算 ， 出一 种 利 用 簇 中心 的 变化 信 息 来 确 定 新 簇 中心 的 方 法 ， 过 从 动 态簇 提 通
Ａｂｓｒ ｔ ｔａｃ
Ｃｌｓｅｒ ｇ ｓ ｎ ｍ ｐ ｔ ｎ ｄａ ａ ｎ ｙｓｓ ｕ ｔ ｉ ｉ ａ ｉ ｏｒａ ｔ ｎ ｔ ａ ａｌ ｉ ｍｅｔｏｄ ｎ ｈ ｉ ｄａａ ｍｉｉｇ， ｔ ｎｎ Ｋ－ｍｅ ｓ ｓ ｃｌｓｅｒ ｇ ｌｏｒ ｈ ａｎ ｉ ａ ｕ ｔ ｉ ａｇ ｉ ｍ ｂａ ｄ ｎ ｔ ｓｅ ｏｎ ｐａ ｉｏｎ． ｔ ｉ ｒｔ
《 工业 控 制 计 算 机 》 Ｏ ０年 第 ２ ２１ ３卷 第 ８期
９ １
一
种改进的 Ｋ ｍｅ ｎ 聚类算法 — ａｓ
（ 浙江理工大学信息电子学院，浙江 杭州 ３ ０ １ ） １０ ８
摘 要
Ａｎ ｍｐｒ ｖ ｄ Ｋ－ｍｅ ｎ ｕ ｔ ｒ ｇ Ｉ ｏ ｅ ａ ｓ Ｃｌｓｅ ｉ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｎ ｇ ｒｈ ｔ
ｔ ｃ ｔ ｒ ｑｕｒ ｓ ｌ ｏ ｄｉｔ ｃ ｃａｃ ａ ｉ ｐｒｐｏｓ ａ ｅ ｅｒ ｅｎｅｒ ｅ ｉｅ ａ ｏｔ ｆ ｓａｎ ｅ ｌｕｌｔ ｏｎ． ｏ ｅｓ ｎ ｗ ｍ ｅ ｈ ｄ ｙ ｔ ｏ ｂ ｍｅａ ｓ ｆ ｈ ｉｆ ｍａ ｉ ｏ ｃｌｓｅｒ ｓｐｌｃｅ ｎ ｏ ｔ ｅ ｎＯｒ ｔ ｏｎ ｆ ｕ ｔ ｄｉ ａ —
ｌｃ ｉ ｎ ｄａｅｓ ｒ ｅｔ ｎｇ ｃａ ｄｉ ｔ ｆ Ｏｍ ｈ ｓ ｔｏ ａ ｔ ｅ ｌｓｅｒｃｅｎｅｒ． ｔ ｅ ｅ ｆ ｃ ｉ ｃｕ ｔ ｖ ｔ ｓ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｄ ａ ｙ ｒ ｓ：ａｔ ｍｉｉｇ， ｎｎ Ｋ—ｍｅａ ｓ ａｌ ｉ ｎ ｇｏｒｈｍ ｕ ｔ ｅｎｅｒａ ｔ ｅ ｕ ｔ ｒ ， ｍｂｅｒｏ ｄｉｔ ｃｅ ｃ ｃ ａ ｉ ｓ ｔ ｃｌｓｅｒｃ ｔ ．ｃ ｉ ｃｌｓ ｅ ｓｎｕ ｖ ｆ ｓａｎ ａｌｕｌｔ ｏｎ