資料介紹
K- means算法初始中心點(diǎn)選擇的隨機(jī)性以及對(duì)噪聲點(diǎn)的敏感性,使得聚類結(jié)果易陷亼局部最優(yōu)解,為獲得最佳初始聚類中心,提岀一種基于距離和密度的并行二分K- means算法。計(jì)算數(shù)據(jù)集的平均樣本距離,根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離計(jì)算數(shù)據(jù)的權(quán)重,選擇最大權(quán)重?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)作為第一個(gè)中心點(diǎn),小于平均樣本距離的數(shù)據(jù)點(diǎn)不參加下次聚類,將剩余數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重與中心點(diǎn)距離相乘,選擇值最大的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為下一個(gè)中心點(diǎn),得到兩個(gè)中心點(diǎn)后按照距離對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分配,將每個(gè)中心點(diǎn)代表的類分為兩類后在每類上繼續(xù)重復(fù)上述步驟。通過(guò)模仿細(xì)胞分裂的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切分,構(gòu)建一棵滿二叉樹(shù),當(dāng)葉子結(jié)點(diǎn)數(shù)超過(guò)類別數(shù)k時(shí)停止聚類,合并葉子結(jié)點(diǎn)得到k個(gè)初始聚類中心執(zhí)行K- means算法。在UCI公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明,對(duì)比傳統(tǒng)K- means算法、 Canopy- Kmeans算法分K- means算法、WK- means算法、MWwK- means算法和DCK- means算法,該算法效率更高,其有較好的聚類效果。
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