改进的K-means聚类算法及应用
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
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 ｋ ｍｅｎ 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 ；－ ａ ｓ算 法 聚 ｋｍｅｎ
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改进的K-means聚类算法及应用
摘要：传统的k-means算法需要事先确定初始聚类中心，聚类精确程度不高。
针对以上问题，本文结合熵值法和动态规划算法来对传统的k-means算法进行改进，提出了基于熵值法及动态规划的改进k-means算法。
熵值法用来修订算法的距离计算公式，以提高算法的聚类精确程度, 动态规划算法用来确定算法的初始聚类中心。
将改进算法应用于矿井监测传感器聚类中，结果显示较传统的k-means算法，改进算法效率有了明显提高，聚类精确程度有较大增强。
关键词：k-means；动态规划；熵值法；聚类精确度；矿井监测传感器
【abstract】the traditional k-means has sensitivity to the initial clustering centers, and its clustering accuracy is low. to against these short comings, an improved k-means algorithm based on the combination of dynamic programming algorithm and entropy method is proposed. the entropy method is used to amend the distance calculating formula to improve the clustering accuracy, and dynamic programming algorithm is used to define the initial cluster centers. the result of the simulation on the clustering in the mine monitoring sensors shows that the proposed algorithm has better
performance than the traditional k-means algorithm in terms of efficiency and clustering accuracy .
【key words】k-means; dynamic programming; entropy; clustering accuracy; mine monitoring sensors
0 引言
k-means算法是数据挖掘技术中基于分裂法的一个经典的聚类算法，因为该算法的理论可靠、算法简单、收敛迅速而被广泛应用[1-2]。
但是，k-means算法的聚类结果对初始聚类中心的依赖性导致聚类结果不稳定，并且仅依据对象间的欧式距离而忽略数据对象不同属性对对象间差异程度的影响也使得k-means算法的聚类精确度降低。
在实际应用中，如果可以同时从初始聚类中心的选取和对象间欧式距离计算公式的修订两个方面对算法进行改进，将对降低传统k-means算法聚类结果的波动性以及获得一个较好的聚类效果具有重要意义。
文献[3]基于每个数据对象的密度参数选取处于高密度分布的点作为k-means算法的初始聚类中心，提高了聚类的准确率和稳定性。
文献[4]利用贪心算法参照数据样本的分布特征将数据划分为k个集合，选取各集合中数据的平均值作为初始聚类中心。
文献[5] 提出了基于kruskal算法的改进kmeans算法，该算法利用最小生成树的构造原理依次向聚类中心集合中加入当前数据对象中距离最
远的两个对象，如此迭代直至集合中包含k个聚类中心为止，取得
了良好效果。
文献[6]利用主成分分析方法对原始数据进行预处理，将处理后的数据作为k-means的输入样本，解决了因样本间分类指标信息重叠导致k-means算法效率降低的问题。
文献[7]基于因子分析为复杂参数变量下的数据挖掘有效地减少了冗余字段，提高了k-means分群算法的效率。
文献[8]利用信息熵对数据对象的属性进行赋权，并利用权值来修改距离计算公式，在一定程度上提高了
k-means聚类的精度和稳定性。
在借鉴以上研究成果的基础上，现提出一种利用熵值法和动态规划算法改进的k-means聚类算法，该算法利用熵值法[9-10]确定数据属性的权值并进一步得到数据对象和其邻居间的权重系数，采用赋权的欧式距离作为相似性度量的依据，在确定初始聚类中心时，利用动态规划算法求得距离累加和最大的k个数据对象作为初始聚类中心。
该算法在矿井监测传感器聚类的应用结果表明该算法提高了聚类的精度和稳定性。
1 相关定义
5 结束语
本文结合熵值法和动态规划提出了一种改进的k-means算法，动态规划算法用来对数据进行分析，实现确定对象集的初始聚类中心，熵值法用来计算数据对象的各个属性的权值，用改进的权值修正距离计算公式，以提高聚类的精确度。
在矿井监测传感器聚类的应用结果表明，改进的算法较之于传统的k-means算法在算法的计
算效率上有所提高，聚类的精确度明显增强。
本文利用聚类的数据对象之间存在某种关系的特点，利用动态规划的算法和统计分析的算法对k-means聚类算法进行了改进，得到了良好的效果，而这种改进的思想将会是聚类算法研究的一个新方向。
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