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K-means聚类算法的研究综述


研 究 与 开 发  文章编号 : 1 0 0 7 — 1 4 2 3 ( 2 0 1 4 ) 2 3 — 0 0 3 1 ~ 0 3   D OI : 1 0 . 3 9 6 9  ̄ . i s s n . 1 0 0 7 - 1 4 2 3 . 2 0 1 4 . 2 3 . 0 0 7   K — me a n s聚类算法的研 究综 述  李 卫 军  ( 北 方 民族 大 学 网络 信 息 技 术 中心 , 银川 7 5 0 0 2 1 )   摘要 :   K 一 均值聚类算 法 ( K — m e a n s ) 是基 于划分 的聚类算法 中的典 型算 法 , 针对 K — m e a n s 算 法初始聚类 中心存在对 K依赖  的 缺陷 , 提 出一 种 新 的选 取 K — m e a n s 算法初 始聚类 中心的方法 , 该 方 法 提 高 聚类 结 果 的有 效 性 和 稳 定 性 ; 还 提 出 一  种极值选择法 , 将最大距离法 和最小距 离法相结合 , 进一步提高初始聚类 中心选择的准确性。   关键词 :   K均值 ;聚类分析 : 初始聚类 中心  基金项 目:   北方 民族大学 自然科学基金 ( N o . 2 0 1 3 X Y Z 0 2 8 ) 、 宁夏高 等学校科学技术研究项 目( N o . N G Y 2 0 1 2 3 3 6 1 0 5 )   0   引 言  聚 类 分 析 是 在无 监 督 的情 况 下 .将 对 象 集 自动 分  组 的一 种 分 析 方 法 . 是数据挖掘 的一个重要研究领 域 。   聚 类 分 析 的核 心 是 聚类 . 目的是 将 对 象 组 织 成 一 个 个   不 再 变 化为 止, 即上 : ∑ ∑I l x k - m i I I z 收 敛。 本 算法 的 基   = I   k = l   本 流程 如 下 :   输入 : 簇 的数 目k和包含 n 个对象 的数据集 。   输 出: 满 足 目标 的 k个簇 集 合 。   的簇 . 使得 同一簇 内的对 象相似 . 不 同簇 间的对象差异  很 大 。聚类算 法有 K — m e a n s 、 S T I N G 、 C L I Q U E等 , 文献  ①从数据集 中任 意选择 k个对象作为初始 的簇类  中心 ;   『 1 1 对各种聚类算法进行 了详细 的介绍  K — m e a n s 算 法 是 一 种 经 典 的 划 分 聚 类 算 法 .是 到  ②循环③ 到⑤ , 根据簇 中对象 的平均值 , 将 每个对  象赋予最类似的簇 。直到 目标 函数 E不再发 生变化为  止  目前 为止应用最 广泛最成熟的一种聚类分析方法  K —   m e an s 算法属于基于距离的聚类算法 . 具有算法简单快  速、 适 于处理大数据集等 优点 . 目前 已被 广 泛 应 用 于 科  学 研 究 和 工业 应 用 中  ③ 计算 更 新簇 的 均 值或 者中 心 点, 即  ∑   , l G l ;   E£   k   1   K — me a n s算 法 的 介 绍  K — m e a n s 算法属于一种 动态聚类算法 .又称逐步  聚类法 , 目的是将 n个数据对象 划分为 k个簇类 . 每个  类 的对 象 具 有 高 度 的相 似性  首 先 随 机 选 取 k 个 对 象  ④计 算 每 个对 象E = ∑ ∑I

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