[改进的聚类算法在农业经济类型划分中的应用] kmeans聚类算法改进
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。
一种改进的K-Modes聚类算法
一种改进的K-Modes聚类算法
K-Modes算法是一种适用于离散属性数据的聚类算法，它将数据点分配到离散的聚类
中心。
传统的K-Modes算法存在一些缺点，例如容易陷入局部最优、对初始聚类中心的选
择敏感等。
为了改进K-Modes算法的性能，提出了一种改进的K-Modes聚类算法。
改进的K-Modes算法在传统的K-Modes算法的基础上，引入了两个改进策略：较好的
初始聚类中心选择策略和动态调整聚类中心的策略。
改进的K-Modes算法采用了较好的初始聚类中心选择策略，以提高算法的稳定性和准
确性。
传统的K-Modes算法通常使用随机选择的初始聚类中心，容易陷入局部最优。
为了
解决这个问题，改进的算法采用了一种新的策略：根据数据点之间的距离进行聚类中心的
选择。
具体来说，算法首先计算每个样本与其它样本的距离，然后选择距离最远的样本作
为初始聚类中心，以增加聚类中心之间的差异性，减少局部最优的发生。
改进的K-Modes算法引入了动态调整聚类中心的策略，以提高聚类的准确性。
传统的
K-Modes算法在每次迭代中，都会固定聚类中心的数量，并不能随着数据的变化进行自适
应调整。
而改进的算法通过计算样本点到聚类中心的距离，并根据一定的阈值动态地增加
或减少聚类中心的数量。
当样本点与当前的聚类中心之间的距离超过阈值时，会新增一个
聚类中心；当样本点与所有的聚类中心的距离都小于阈值时，会将该样本从聚类中心移除，以动态调整聚类中心的数量。
改进的K-means聚类算法及应用
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 betterperformance than the traditional k-means algorithm in terms of efficiency and clustering accuracy .【key words】k-means; dynamic programming; entropy; clustering accuracy; mine monitoring sensors0 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]。
基于k-means的改进聚类融合算法的研究与应用的开题报告
基于k-means的改进聚类融合算法的研究与应用的开题报告一、研究背景在现实社会中，许多数据都具有很高的维度，如DNA序列、医学影像、网络数据等。
这些数据在处理过程中，往往需要对其进行聚类，以实现数据的管理和分析。
聚类算法是一种数据挖掘技术，能够在数据集中将相似的数据点分组在一起。
其中，k-means算法被广泛应用于聚类问题中。
在k-means算法中，每个数据点都被分配到最近的中心点，中心点按照其所包含的数据点的平均值被更新。
该过程不断迭代，直到中心点达到稳定状态。
然而，k-means算法还存在一些问题，例如对于噪声和聚类中心的初始值非常敏感，且可能收敛到局部最优。
因此，针对这些问题，近年来出现了许多改进的聚类算法，如谱聚类、层次聚类、密度聚类等。
在本次研究中，我们将对k-means算法进行改进，提出一种基于k-means的改进聚类融合算法。
该算法将多个聚类算法进行融合，以提高聚类效果，同时通过优化k-means算法的初始值和收敛条件，进一步提高聚类效率。
二、研究内容1. 对k-means算法进行改进，提出一种聚类融合算法，用于更有效地解决聚类问题。
2. 通过比较不同聚类融合算法的效果，得出最优的聚类融合算法，并进行模型评估。
3. 构建实际应用场景中的数据集，进行聚类分析，验证并应用所提出的聚类融合算法。
三、研究意义本次研究将提出一种新颖的聚类融合算法，并通过对比不同聚类融合算法的效果，得出最优的聚类融合算法，为实践应用提供指导。
此外，通过实际应用场景中的数据集进行分析，可以验证和应用所提出的聚类融合算法，进一步证明其在实践中的可行性。
四、研究方法本次研究将采用以下研究方法：1. 理论分析法：对k-means算法进行改进，并构建聚类融合算法理论模型。
2. 实验研究法：通过比较不同聚类融合算法的效果，并进行模型评估，得出最优的聚类融合算法。
3. 实践应用法：构建实际应用场景中的数据集，进行聚类分析，验证并应用所提出的聚类融合算法。
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。
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。
K―means算法及其改进算法共4页
K―means算法及其改进算法0引言聚类分析是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
它是一种重要的数据挖掘技术，是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段，被广泛应用在商业、生物、地理、保险业、因特网等方面。
作为统计学的一个分支和一种无监督的学习方法，聚类从数学分析的角度提供了一种准确、细致的分析工具。
1 K-means算法K-means算法首先随机地在N个对象中选取k个数，作为初始聚类中心（即把N个对象分为k个簇），采用距离作为相似性的评价指标，认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
相似度通过一个簇中对象的平均值来计算。
然后按最小距离原则将N个对象划分到不同的簇中。
最后不断迭代计算聚类中心和调整各对象的类别，最终使每个对象到其判属的聚类中心的距离的平方和最小。
步骤如下：（1）在N个对象中随机地选取k个数作为初始聚类中心，即c1…ck；（2）将N个对象按最小距离原则找到离它最近的聚类中心ci，并将其划分到ci所标明的簇中；（3）计算每个簇中对象的均值，并且该均值作为该簇新的聚类中心；（4）重复（2）―（3）步，直到没有对象或很少的对象被分配到不同的簇中。
2改进的K-means算法2.1 K-means++算法K-means++算法相较于K-means算法的不同之处是在对初始聚类中心的选取上，不同于K-means的随机选取，K-means++只有第一个初始聚类中心是随机选取的，其余k-1个则是根据一定的概率来有目地选择初始聚类中心。
比传统的K-means算法在速度和精确性上都有了显著地提高。
步骤如下：（1）在N个对象中随机地选取1个数作为初始聚类中心，即c1；（2）以概率P继续在N个对象中随机地选取新的数作为下一个初始聚类中心，即ci；其中，P为选取新的聚类中心的概率：p=D（x）2/D（x）2式中，D（x）表示一个对象到已经选择好的初始聚类中心的最小距离；（3）重复步骤（2）直到选择到k个初始聚类中心；（4）同K-means算法步骤（2）―（4）；2.2基于均衡化评价函数的K-means改进算法由上式，可以看出不需要事先给定k值而自动生成聚类的数目，为实际应用提供了很大的便利。
一种改进的K-Modes聚类算法
一种改进的K-Modes聚类算法在机器学习领域，聚类算法是一个重要的技术。
它可以将数据集中相似的数据对象分组到同一个簇中，从而帮助我们更好地理解数据、发现数据集中的规律和关系。
K-Modes聚类算法是一种常用的聚类算法，它适用于分类变量数据的聚类任务。
然而，传统的K-Modes聚类算法存在一些问题，例如：1. 对于大数据集，计算复杂度较高。
2. 所得的聚类结果易受初始质心的影响。
改进算法的主要思想是：在进行聚类时，采用一种特殊的表格结构，即“簇-属性-值三元组表”，记录每个簇中每个属性值的出现次数。
这样，当需要计算两个簇之间的相似度时，只需要计算它们在各个属性上的相似程度即可，避免了对整个数据集进行计算的繁琐过程。
改进算法的流程如下：1. 初始化：随机选择K个样本作为初始质心。
2. 首先，将每个样本分配到最近的簇中。
然后，计算每个簇的属性-值三元组。
3. 接着，将每个簇中的属性-值三元组与其他簇中的属性-值三元组进行比较，计算它们之间的相似度（使用相关性系数表示），选取相似度最高的一对簇进行合并。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有的样本点都被分配到一个簇中或达到最大迭代次数。
5. 输出最终的聚类结果。
改进算法的优点包括：1. 改进的算法采用了属性-值三元组表的形式，对于大数据集的计算复杂度进行了优化。
2. 改进的算法使用相关性系数进行相似度计算，减少了初始质心的影响，提高了聚类结果的准确性。
3. 改进的算法可以处理分类变量数据和离散型数据，具备广泛的应用范围。
改进的K-Modes聚类算法是一种高效、准确、适用范围广的聚类算法，可以在数据分析和挖掘等领域得到广泛应用。
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[改进的聚类算法在农业经济类型划分中的应用] kmeans聚类算法改进
一、引言
吉林省各地自然、经济、社会条件各有差异，对农业经济的
影响很大。
为了稳定提高粮食综合生产能力，促进农业经济结构
进一步优化。
就需要准确地对省内各市县农业经济类型进行划
分，以期做到合理的资源优化配置。
本文采用一种改进的k-均值
聚类分析技术对所采集的吉林省各县市农业生产的相关数据进行
分析，目的是对吉林省各地农业经济类型进行划分，揭示各地区
农业生产的特点和优势，为加快全省农业经济发展提供依据。
二、改进的聚类算法基本原理
改进的聚类算法的基本思想是：首先对数据集合进行系统聚
类分析，得到聚类树及相应的聚类中心矩阵；接着从聚类树中查
找较早形成的大类，并计算其聚类中心，这样我们就得到了较好
的聚类数k及比较具有代表性的初试聚类中心集合；最后通过k-
均值算法进行聚类分析。
虽然此改进算法需要我们人为的设定条件，但是这些条件都
是在进行系统聚类分析之后的数据基础上得来的，比经典的k-均
值算法的直接判断聚类数和随机抽取初始聚类中心要具有明显的
优势。
根据本文待挖掘的数据量和系统聚类的结果，初始条件设
定如下：被判定为较早形成的大类聚类，其包含的数据对象应大于4，与下一次合并的聚类间距越小越好，且应小于所有聚类过程中的聚类间距均值。
三、改进的聚类算法在吉林农业经济类型划分中的应用
分类指标的选择
农业经济系统是一个多因素、多层次、结构复杂的系统，要正确地划分农业经济类型，首先必须选择一套能全面反映当前农业经济状况的指标体系。
为此我们根据吉林农业的实际情况，选择对农业经济发展起主导作用的因子作为聚类指标，通过实地调查和对统计资料的综合分析，选定以下10个指标：X1 ，年平均降水量；X2 ，年平均温度；X3 ，农业人口；X4 ，每公顷粮食产量；X5 ，农业机械总动力；X6 ，粮食面积占耕地面积比例；
X7 ，林业产值占农业总产值比例；X8 ，牧业产值占农业总产值比例；X9，渔业产值占农业总产值比例；X10 ，人均收入。
数据准备
根据以上10项指标，我们通过查阅xx年《吉林省统计年鉴》可以得到吉林省各地区农业经济各项指标的原始数据，如表1所示。
数据来源：根据xx年《吉林省统计年鉴》整理。
数据挖掘结果
首先对以上数据进行标准化转换，之后采用系统聚类分析法得到聚类树，分析聚类树及聚类间距我们可以得到初始聚类数为
k=5。
之后，本文进行k=5的k-均值聚类分析，得到聚类成员表如下：
结果分析
方差分析表的结果表明，分类后各变量在不同类别之间的差异都是显著的，表示把20个县市地区分成5类是比较合理的。
第一类，梨树、伊通、公主岭、双辽、东丰、长岭6个县市。
这些县市年平均温度较高，降水较少，粮食面积占耕地面积比例都比较小，牧业相对于林业、渔业有明显的优势，其人居收入相对较高。
这类地区应该对其农业产业结构进行适当调整，使农林牧副业各产业协调发展。
第二类，桦甸、通化、辉南3个县市。
这类县市农、林、牧渔各业都有一定发展，各项经济指标居于全省中上等水平，其振兴经济最好的途径就是各业协调发展，根据各县实际情况，积极引进科学技术和优良品种，走农业产业化发展之路。
第三类，农安、榆树、德惠、扶余4个县市。
这类县市虽然粮食面积占耕地面积比例很高，但是由于自然条件相对较差，降水贫乏，从而制约了该类地区的农业经济发展。
对此，应该采取兴修水利的措施来缓解雨水不足的现状。
此外，应在稳定粮食产量的基础上积极改善生态环境，发展多种经营，稳步发展其农业经济。
第四类，蛟河市、梅河口市。
这两个市的农业经济状况是所有县市中最好的，该地区雨水充足、粮食面积占耕地面积比例较
高、畜牧业发展相对滞后、林业和渔业发展较其他地区有明显优势且人均收入明显高于其他各地区。
因此，该类地区应注意保持其现有的农业产业结构同时兼顾畜牧业的发展，做到以优势产业拉动劣势产业的协调发展。
第五类，九台、永吉、舒兰、磐石、东辽5个县市。
这类县市自然条件适宜、粮食面积占耕地面积比例很高，林业、畜牧业和渔业协调发展较好。
该地区应充分合理利用自然条件优势，实行以发展粮食生产为主，兼顾其他各业的农业发展思路。
四、结论
将数据挖掘技术应用到农业经济类型的划分中，极大地改善了以往的划分方式。
本文通过聚类分析方式对吉林省农业经济数据进行了数据挖掘，并提出了一种聚类分析的改进方法，使其更好地应用于农业经济类型的分类中，使得对农业经济类型的划分更客观、可靠。