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针对传统 K-means 算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果随机性大、优劣不定的缺点,通过定义局部方差,利用方差反映数据密集程度的特性,提出一种基于最小 局部方差优化初始聚类中心的 K-means 算 法。该算法选取数据集中局部方差最小的点作为一个初始聚类中心,并利用数据信息更新数据集,直到选到 k个初始聚类中心,实现初始聚类中心优化。基于 UCI 数据集与人工数据集进行实验,与传统 K-means 算法及最小方差优化初始聚类中心的 K-means 算法进行性能比较。实验结果表明,基于最小局部方差优化初始聚类中心的 K-means算法具有良好的聚类效果和很好的鲁棒性,且聚类时间较短,验证了算法有效性和优越性。 相似文献
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K-中心点聚类算法对噪声和孤立点的敏感性小,比较适用于增长速度快、更新频繁的电子地图数据,但K-中心点聚类算法初始中心点的选择会直接影响算法的稳定性和准确性,容易陷入局部最优解,从而影响聚类效果。提出一种基于改进K-中心点的电子地图数据质量检查算法,通过对样本数据集进行网格划分,结合样本密度信息选取初始中心点,解决了算法依赖样本数据实际分布的问题。评估实验结果表明,改进算法较K-中心点算法正确率提升了9.56%,效率提升了56.33%。 相似文献
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为解决k-means聚类算法在聚类过程中隐私泄露风险,在满足ε－差分隐私保护前提下,提出一种隐私保护的RDPk-means聚类方法。该方法与传统随机选取初始点方式不同,采取基于网格密度的方式选取初始聚类中心,并在UCI数据集中进行有效性验证。采用543条数据生成2个聚类簇和19 020条数据生成3个聚类簇分别进行实验。结果表明,该聚类方法在不同的数据规模和维数情况下可以很好地保护数据隐私,能保证聚类结果的可用性。 相似文献
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刘园园 《青岛职业技术学院学报》2010,23(1):53-56
由主动进化思想提出一种基于中心定位算子的遗传算法（GCOGA）。GCOGA算法通过对聚类中心的个数和选取进行指导,解决了常规k-means聚类方法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序有关等问题。实验结果显示,该算法避免了k-means方法中对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果更好。 相似文献
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Kmeans算法存在两个主要缺陷,导致聚类结果准确率较低。为改善聚类效果,提出一种DGK-Kmeans算法。该算法选用核密度估计处理数据,得到备选聚类中心,依据平均类间相似度动态增加初始聚类中心个数,直至平均类间相似度大于前次计算值时,选取平均类内相似度最小时对应的聚类中心为初始聚类中心,进行Kmeans聚类计算。采用UCI标准数据集进行实验,证明改进后的DGK-Kmeans算法在聚类准确率和稳定性方面有很大提高。 相似文献
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K-means算法是解决聚类问题的经典算法,在满足一定的条件情况下,聚类的结果比较好.但这种算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动.针对这种缺陷,提出了一种新的基于数据样本分布选取初始聚类中心的算法. 相似文献
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针对ISODATA对初始聚类点选取较为敏感,不能处理噪声点的缺陷,提出一种基于结合密度最大的改进型ISODATA的划分聚类方法D-ISODATA。基于高局部密度点距离和局部密度最大原则,优化聚类初始点并去除噪声点。根据考察对象所处空间区域的密度分布情况划分基本簇,结合ISODATA聚类算法良好的自适应性,有效地对数据集进行分类。实验表明,这种基于密度聚类的改进型ISODATA算法能有效去除噪声点,改善初始中心点选择对最后聚类算法的影响,并且具有良好的自适应性,对于数据集处理的准确性优于传统K-means算法和ISODATA算法。 相似文献
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